怎样用python爬取网页图片(python爬虫爬取图片)

爬虫技术是什么？

爬虫技术是做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。分析如下：

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。

4、让爬虫自动运行

从获取网页，到提取信息，然后保存数据之后，我们就可以把这些爬虫代码整合成一个有效的爬虫自动程序，当我们需要类似的数据时，随时可以获取。

如何入门 Python 爬虫

个人觉得：

新手学习python爬取网页先用下面4个库就够了：（第4个是实在搞不定用的，当然某些特殊情况它也可能搞不定）

1. 打开网页，下载文件：urllib

2. 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery

3. 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。

4. 使用Selenium，模拟浏览器提交类似用户的操作，处理js动态产生的网页

这几个库有它们各自的功能。配合起来就可以完成爬取各种网页并分析的功能。具体的用法可以查他们的官网手册(上面有链接)。

做事情是要有驱动的，如果你没什么特别想抓取的，新手学习可以从这个闯关网站开始

，目前更新到第五关，闯过前四关，你应该就掌握了这些库的基本操作。

实在闯不过去，再到这里看题解吧，第四关会用到并行编程。（串行编程完成第四关会很费时间哦），第四，五关只出了题，还没发布题解。。。

学完这些基础，再去学习scrapy这个强大的爬虫框架会更顺些。这里有它的中文介绍。

这是我在知乎的回答，直接转过来有些链接没有生效，可以到这里看原版，

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：）

如何用Python做爬虫？

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。

我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。

我们可以通过python?来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

具体步骤

获取整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。

getjpg.py

#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read() ? ?return html

html = getHtml("")print html

Urllib?模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:

urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。

read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

2.筛选页面中想要的数据

Python?提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python?正则表达式的知识才行。

假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=””pic_ext=”jpeg”

修改代码如下：

import reimport urllibdef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read() ? ?return htmldef getImg(html):

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html) ? ?return imglist ? ? ?

html = getHtml("")print getImg(html)

我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：

re.compile()?可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.

re.findall()?方法读取html?中包含?imgre（正则表达式）的数据。

运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。

3.将页面筛选的数据保存到本地

把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

page = urllib.urlopen(url)

html = page.read() ? ?return htmldef getImg(html):

reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

imgre = re.compile(reg)

imglist = re.findall(imgre,html)

x = 0 ? ?for imgurl in imglist:

urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)

x+=1html = getHtml("")print getImg(html)

这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。

通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

如何用Python爬取数据？

方法/步骤

在做爬取数据之前，你需要下载安装两个东西，一个是urllib,另外一个是python-docx。

请点击输入图片描述

然后在python的编辑器中输入import选项，提供这两个库的服务

请点击输入图片描述

urllib主要负责抓取网页的数据，单纯的抓取网页数据其实很简单，输入如图所示的命令，后面带链接即可。

请点击输入图片描述

抓取下来了，还不算，必须要进行读取，否则无效。

请点击输入图片描述

5

接下来就是抓码了，不转码是完成不了保存的，将读取的函数read转码。再随便标记一个比如XA。

请点击输入图片描述

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最后再输入三句，第一句的意思是新建一个空白的word文档。

第二句的意思是在文档中添加正文段落，将变量XA抓取下来的东西导进去。

第三句的意思是保存文档docx，名字在括号里面。

请点击输入图片描述

7

这个爬下来的是源代码，如果还需要筛选的话需要自己去添加各种正则表达式。

Pthon编程海龟编辑器爬虫图片htm1怎么生产

使用方法

1.拖动块，然后单击右上角的“运行”以查看运行结果。?2.单击页面顶部的“代码/构建模块模式”以一键式在代码和构建模块之间切换。 3.从Turtle Library Block Box中拖动图块，单击“运行”，然后一键绘制。

拓展资料

软件功能

1. Turtle Editor提供了一种简单的Python编辑方法，可以通过拖动来控制。

2.您可以编辑事件并在图形界面中配置逻辑。

3.可以显示代码结果，并可以查看多种编程方法。

4.功能界面很简单：Turtle Editor不仅可以在线编写和执行Python代码，还可以增加构建模块模式。

5.从图形编程过渡到Python编程，并学习带有构建块的Python。

6.通过[Building Block Mode]完成组装后，只需单击模式切换按钮，即可将Building Block转换为真实的Python语言。

7.在实际应用中，除了运行自己编写的程序外，我们还可以使用Python来调用和使用其他人编写的程序。这样，我们可以节省大量重复和不必要的工作，并使我们可以更有效地编辑程序。

8. Turtle Editor支持一键安装常用的第三方库。单击编辑器界面顶部的“库管理”以打开用于下载和安装第三方库的界面。

9. Turtle Editor不仅具有开朗可爱的外观设计，而且还特别设计了暖黄色基本色和超大而清晰的文字字体来保护眼睛。

10.有许多内在的细节可以帮助初学者快速纠正错误并学习编码。