python怎么爬网站图片(python爬去网页图片)
python爬虫是干嘛的
爬虫技术是一种自动化程序。
爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。
搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。
爬虫技术的功能
1、获取网页
获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。
2、提取信息
获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。
3、保存数据
提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。
linux下python怎么写爬虫获取图片
跟linux有什么关系，python是跨平台的，爬取图片的代码如下：
import urllib.requestimport osimport randomdef url_open(url):
req=urllib.request.Request(url) ? ?#为请求设置user-agent,使得程序看起来更像一个人类
req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0') ? ?#代理IP，使用户能以不同IP访问，从而防止被服务器发现
'''iplist=['1.193.162.123:8000','1.193.162.91:8000','1.193.163.32:8000']
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.154 Safari/537.36 LBBROWSER')]
urllib.request.install_opener(opener)'''
response=urllib.request.urlopen(req)
html=response.read() ? ?return htmldef get_page(url):
html=url_open(url).decode('utf-8')
a=html.find('current-comment-page')+23
b=html.find(']',a) ? ?#print(html[a:b])
return html[a:b]def find_imgs(url):
html=url_open(url).decode('utf-8')
img_addrs=[]
a=html.find('img src=') ? ?while a!=-1:
b=html.find('.jpg',a,a+140) ? ? ? ?if b!=-1: ? ? ? ? ? ?if html[a+9]!='h':
img_addrs.append('http:'+html[a+9:b+4]) ? ? ? ? ? ?else:
img_addrs.append(html[a+9:b+4]) ? ? ? ?else:
b=a+9
a=html.find('img src=',b) ? ?for each in img_addrs:
print(each+'我的打印') ? ?return img_addrsdef save_imgs(folder,img_addrs):
for each in img_addrs: ? ? ? ?#print('one was saved')
filename=each.split('/')[-1] ? ? ? ?with open(filename,'wb') as f:
img=url_open(each)
f.write(img)def download_mm(folder='ooxx',pages=10):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)
url=""
page_num=int(get_page(url)) ? ?for i in range(pages):
page_num=page_num-1
page_url=url+'page-'+str(page_num)+'#comments'
img_addrs=find_imgs(page_url)
save_imgs(folder,img_addrs)if __name__=='__main__':
download_mm()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374
完成
运行结果
python 怎样爬去网页的内容
用python爬取网页信息的话，需要学习几个模块，urllib，urllib2，urllib3，requests，httplib等等模块，还要学习re模块（也就是正则表达式）。根据不同的场景使用不同的模块来高效快速的解决问题。
最开始我建议你还是从最简单的urllib模块学起，比如爬新浪首页（声明：本代码只做学术研究，绝无攻击用意）：
这样就把新浪首页的源代码爬取到了，这是整个网页信息，如果你要提取你觉得有用的信息得学会使用字符串方法或者正则表达式了。
平时多看看网上的文章和教程，很快就能学会的。
补充一点：以上使用的环境是python2，在python3中，已经把urllib，urllib2，urllib3整合为一个包，而不再有这几个单词为名字的模块。
如何用Python做爬虫
1）首先你要明白爬虫怎样工作。
想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。
在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。
突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。
好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。
那么在python里怎么实现呢？
很简单
import Queue
initial_page = "初始化页"
url_queue = Queue.Queue()
seen = set()
seen.insert(initial_page)
url_queue.put(initial_page)
while(True): #一直进行直到海枯石烂
if url_queue.size()0:
current_url = url_queue.get() #拿出队例中第一个的url
store(current_url) #把这个url代表的网页存储好
for next_url in extract_urls(current_url): #提取把这个url里链向的url
if next_url not in seen:
seen.put(next_url)
url_queue.put(next_url)
else:
break
写得已经很伪代码了。
所有的爬虫的backbone都在这里，下面分析一下为什么爬虫事实上是个非常复杂的东西——搜索引擎公司通常有一整个团队来维护和开发。
2）效率
如果你直接加工一下上面的代码直接运行的话，你需要一整年才能爬下整个豆瓣的内容。更别说Google这样的搜索引擎需要爬下全网的内容了。
问题出在哪呢？需要爬的网页实在太多太多了，而上面的代码太慢太慢了。设想全网有N个网站，那么分析一下判重的复杂度就是N*log(N)，因为所有网页要遍历一次，而每次判重用set的话需要log(N)的复杂度。OK，OK，我知道python的set实现是hash——不过这样还是太慢了，至少内存使用效率不高。
通常的判重做法是怎样呢？Bloom Filter. 简单讲它仍然是一种hash的方法，但是它的特点是，它可以使用固定的内存（不随url的数量而增长）以O(1)的效率判定url是否已经在set中。可惜天下没有白吃的午餐，它的唯一问题在于，如果这个url不在set中，BF可以100%确定这个url没有看过。但是如果这个url在set中，它会告诉你：这个url应该已经出现过，不过我有2%的不确定性。注意这里的不确定性在你分配的内存足够大的时候，可以变得很小很少。一个简单的教程:Bloom Filters by Example
注意到这个特点，url如果被看过，那么可能以小概率重复看一看（没关系，多看看不会累死）。但是如果没被看过，一定会被看一下（这个很重要，不然我们就要漏掉一些网页了！）。 [IMPORTANT: 此段有问题，请暂时略过]
好，现在已经接近处理判重最快的方法了。另外一个瓶颈——你只有一台机器。不管你的带宽有多大，只要你的机器下载网页的速度是瓶颈的话，那么你只有加快这个速度。用一台机子不够的话——用很多台吧！当然，我们假设每台机子都已经进了最大的效率——使用多线程（python的话，多进程吧）。
3）集群化抓取
爬取豆瓣的时候，我总共用了100多台机器昼夜不停地运行了一个月。想象如果只用一台机子你就得运行100个月了...
那么，假设你现在有100台机器可以用，怎么用python实现一个分布式的爬取算法呢？
我们把这100台中的99台运算能力较小的机器叫作slave，另外一台较大的机器叫作master，那么回顾上面代码中的url_queue，如果我们能把这个queue放到这台master机器上，所有的slave都可以通过网络跟master联通，每当一个slave完成下载一个网页，就向master请求一个新的网页来抓取。而每次slave新抓到一个网页，就把这个网页上所有的链接送到master的queue里去。同样，bloom filter也放到master上，但是现在master只发送确定没有被访问过的url给slave。Bloom Filter放到master的内存里，而被访问过的url放到运行在master上的Redis里，这样保证所有操作都是O(1)。（至少平摊是O(1)，Redis的访问效率见:LINSERT – Redis)
考虑如何用python实现：
在各台slave上装好scrapy，那么各台机子就变成了一台有抓取能力的slave，在master上装好Redis和rq用作分布式队列。
代码于是写成
#slave.py
current_url = request_from_master()
to_send = []
for next_url in extract_urls(current_url):
to_send.append(next_url)
store(current_url);
send_to_master(to_send)
#master.py
distributed_queue = DistributedQueue()
bf = BloomFilter()
initial_pages = ""
while(True):
if request == 'GET':
if distributed_queue.size()0:
send(distributed_queue.get())
else:
break
elif request == 'POST':
bf.put(request.url)
好的，其实你能想到，有人已经给你写好了你需要的：darkrho/scrapy-redis · GitHub
4）展望及后处理
虽然上面用很多“简单”，但是真正要实现一个商业规模可用的爬虫并不是一件容易的事。上面的代码用来爬一个整体的网站几乎没有太大的问题。
但是如果附加上你需要这些后续处理，比如
有效地存储（数据库应该怎样安排）
有效地判重（这里指网页判重，咱可不想把人民日报和抄袭它的大民日报都爬一遍）
有效地信息抽取（比如怎么样抽取出网页上所有的地址抽取出来，“朝阳区奋进路中华道”），搜索引擎通常不需要存储所有的信息，比如图片我存来干嘛...
及时更新（预测这个网页多久会更新一次）
如你所想，这里每一个点都可以供很多研究者十数年的研究。虽然如此，
“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”。
所以，不要问怎么入门，直接上路就好了：）
如何入门 Python 爬虫
链接：
提取码：2b6c
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第二周：学会爬取大规模数据
第三周：数据统计与分析
第四周：搭建 Django 数据可视化网站
......