Python爬取网页图片
一、爬取的网站内容
爬取http://www.win4000.com/meinvtag26_1.html的COS图片
二、爬取的网站域名
win4000.com
三、完成内容
(1)抓取的内容分布在电脑主题之家网站的24个页面和24个链接中。(2)抓取一系列图片，并将图片按页面标题建立文件夹分类存入，存入时根据下载先后顺序排序。(3)抓取内容的命名与抓取内容相衔接。(4)使用了反爬技术(5)图像数据选择JPG文档格式来保存
四、爬虫步骤及代码分析
爬虫的思路分为4步，具体如下：
1、分析目标网页，确定爬取的url路径，headers参数
(1)比如按F12后在内容中搜索“王者荣耀”(ctrl+f),寻找该页面的关系
因为可以找到当前网页的数据，所以这个网页是一个静态网页，那么这个网页的URL地址就是地址导航栏中的内容，即：http://www.win4000.com/meinvtag26_1.html
(2)我用谷歌浏览器，在network中找到User-agent
不知道为什么我的谷歌浏览器不能复制network中的User-agent然后我用到了抓包工具fiddler复制了User-agent
(后来我的”谷歌浏览器不能复制network中的User-agent”问题解决了，原来是我没有用鼠标划取选择的内容…)
(3)代码如下：1、确定爬取的url路径，headers参数
base_url = 'http://www.win4000.com/meinvtag26_{}.html'.format(page) ##构建一个base_url来存放URL地址headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4181.9 Safari/537.36'}##构建一个hearders参数来伪装为一个浏览器用户，构造出一个身份1234
2、发送请求 – requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据
(1)首先先导入第三方模块
import requests ##安装后导入第三方模块 requests (HTTP 客户端库)1
(2)创建response，data2、发送请求 – requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据
response = requests.get(base_url, headers=headers)##调出静态网页的get方法，获取该网页的URL，将关键字base_url和headers传入##进方法中去，并创建一个response对象来接收data = response.text##从response对象中获取数据，因为数据是字符串类型的所以用".text"来提取，##并建立一个data变量来接收123456
(3)但是首先要先输出测试代码是否可以成功运行，确认数据存在后再进行下一步操作
print(data)##确定代码是否可以成功运行，如果成功运行则可以注释掉1
在pycharm中搜索“圣诞节美女”，因为有显示，代表代码可以成功运行，进行下一步的操作
3、解析数据 – parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理
(1)获取当前页面的每一个URL地址
可以看见a标签中的详细地址，点进去后发现当前相册每一个地址都是包裹在a标签下的，每一个a标签对应的href值即是每一个相册的url地址
(2)把相册内部的图片解析出来进入一个相册后发现img标签内有src，点击进去后看见该相册内的一张高清大图
相册内部每一个src属性就是每一张图片的链接地址
(3)安装第三方模块
import parsel ##安装后导入第三方模块 parsel(数据解析模块)import os ##系统自带模块，无需安装，直接导入第三方模块 os12
( 4 ) 将data转化为Selector对象3、解析数据 – parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理
html_data = parsel.Selector(data)##转换对象，将data数据传递进变量1
html_data中，即将data数据自动转换为Selector对象用“print(html_data)”打印html_data发现他就是一个Selector对象
(5)将data转化为Selector对象将data转化为Selector对象解析成功后才可以与xpath进行交互在页面中按,
- ，
-
,顺序查找
并在最后a标签中的href属性，再用“.extract()”方法将Selector数据取出
data_list = html_data.xpath('//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/@href|//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/img/@title').extract()#将转化为Selector对象的data_list运用xpath,在div中跨节点找到“class="Left_bar"进行精确定位12
再按照同样跨节点的方式依次找到
- ，
- ,,@a标签中的href属性，再用“.extract()”方法将Selector数据取出，并创建一个data_list变量来接收
(6)打印data_list
“print(data_list)”打印data_list出来发现是一个一个的字符串
4、保存数据
(1)观察不同的分页，得出规律
发现是通过26_xxx最后一个数字来实现分页效果for page in range(1, 6):#构建翻页的范围，从1开始到6(即第5页)结束
base_url = 'http://www.win4000.com/meinvtag26_{}.html'.format(page) ##构建一个base_url来存放URL地址##构建一个“.format(page)”来传入页数12
(2)获取相册地址与名字，并对返回的列表分组
data_list = html_data.xpath('//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/@href|//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/img/@title').extract()#获取相册的名字，返回的是一个列表#使用列表推导式对列表进行分组data_list = [data_list[i:i + 2] for i in range(0, len(data_list), 2)]#将相册的名称和相册的url地址进行分组123456
(3)遍历列表并创建图片文件夹遍历列表元素
for alist in data_list: html_url = alist[0]#取到每一个相册的URl地址 file_name = alist[1]#取到每一个相册的名称 创建图片的文件夹root = 'G:/COS1/'if not os.path.exists('img' + file_name): os.mkdir('img' + file_name)#如果没有存在当前文件夹，则创建文件夹print('正在下载：', file_name)#打印出正在下载的图片名称123456789
(4)观察每一个相册页面的地址，发现规律
for url in range(1, int(page_num) + 1): # 构建相册翻页的url地址 url_list = html_url.split('.') all_url = url_list[0] + '.' + url_list[1] + '.' + url_list[2] + '_' + str(url) + '.' + url_list[3] #嵌套出当前相册的每一张图片的URL地址，并拼接12345
(5)发送详情页的请求,解析详情页的图片url地址
response_3 = requests.get(all_url, headers=headers).texthtml_3 = parsel.Selector(response_3)img_url = html_3.xpath('//div[@class="pic-meinv"]//img/@data-original').extract_first()#因为仅当他加载图片时才返回图片数据，所以这个网页是软加载图片 #将转化为Selector对象的html_3运用xpath,在div中跨节点找到“class="pic-meinv"进行精确定位 #再按照同样跨节点的方式依次找到，@a标签中的hdata-original属性，并创建一个img_url变量来接收#使用“.extract_first()”提取出整一个数据，如果不加则只有一张图片 print(img_url)#请求图片的url地址img_data = requests.get(img_url, headers=headers).content #图片的文件名img_name = str(url) + '.jpg'#准备文件名称#取当前for循环的索引做为文件名123456789101112131415
(5)保存数据
with open('img{}'.format(file_name) + img_name, 'wb') as f: print('下载完成：', img_name) f.write(img_data)#写入文件数据123
完整代码如下：
import requests ##安装后导入第三方模块 requests(HTTP 客户端库)import parsel ##安装后导入第三方模块 parsel(数据解析)import os ##系统自带模块，无需安装，直接导入第三方模块 os(操作系统交互功能)for page in range(1, 6):#构建翻页的范围，从1开始到6(即第5页)结束 print('=======================正在爬取第{}页数据====================='.format(page)) # 1、确定爬取的url路径，headers参数 base_url = 'http://www.win4000.com/meinvtag26_{}.html'.format(page) ##构建一个base_url来存放URL地址 ##构建一个“.format(page)”来传入页数 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4181.9 Safari/537.36'} #构建一个hearders参数来伪装为一个浏览器用户，构造出一个身份 # 2、发送请求 -- requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据 response = requests.get(base_url, headers=headers) #调出静态网页的get方法，获取该网页的URL，将关键字base_url和headers传入进方法中去，并创建一个response对象来接收 data = response.text #从response对象中获取数据，因为数据是字符串类型的所以用".text"来提取，并建立一个data变量来接收 # print(data)##确定代码是否可以成功运行，如果成功运行则可以注释掉 # 3、解析数据 -- parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理 html_data = parsel.Selector(data) #转换对象，将data数据传递进变量html_data中，即将data数据自动转换为Selector对象 data_list = html_data.xpath('//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/@href|//div[@class="Left_bar"]//ul/li/a/img/@title').extract() #获取相册的名字，返回的是一个列表 #将转化为Selector对象的data_list运用xpath,在div中跨节点找到“class="Left_bar"进行精确定位 # 再按照同样跨节点的方式依次找到
， ,,@a标签中的href属性，再用“.extract()”方法将Selector数据取出，并创建一个data_list变量来接收 # print(data_list) # 使用列表推导式对列表进行分组 data_list = [data_list[i:i + 2] for i in range(0, len(data_list), 2)]#将相册的名称和相册的url地址进行分组 # print(data_list) # 遍历列表元素 for alist in data_list: html_url = alist[0]#取到每一个相册的URl地址 file_name = alist[1]#取到每一个相册的名称 # print(html_url, file_name) # 创建图片的文件夹 root = 'G:/COS1/' if not os.path.exists('img' + file_name): os.mkdir('img' + file_name)#如果没有存在当前文件夹，则创建文件夹 print('正在下载：', file_name)#打印出正在下载的图片名称 # 发送详情页的请求,解析出总页数 response_2 = requests.get(html_url, headers=headers).text html_2 = parsel.Selector(response_2) page_num = html_2.xpath('//div[@class="ptitle"]//em/text()').extract_first() # print(page_num) for url in range(1, int(page_num) + 1): # 构建相册翻页的url地址 url_list = html_url.split('.') all_url = url_list[0] + '.' + url_list[1] + '.' + url_list[2] + '_' + str(url) + '.' + url_list[3] #嵌套出当前相册的每一张图片的URL地址，并拼接 # print(all_url) # 发送详情页的请求,解析详情页的图片url地址 response_3 = requests.get(all_url, headers=headers).text html_3 = parsel.Selector(response_3) img_url = html_3.xpath('//div[@class="pic-meinv"]//img/@data-original').extract_first() #因为仅当他加载图片时才返回图片数据，所以这个网页是软加载图片 # 将转化为Selector对象的html_3运用xpath,在div中跨节点找到“class="pic-meinv"进行精确定位 # 再按照同样跨节点的方式依次找到
3d立体相册特效html网页代码_用Python爬取COS网页全部图片！整个网站的图片都被我存磁盘了Python爬取网页图片一、爬取的网站内容二、爬取的网站域名三、完成内容四、爬虫步骤及代码分析1、分析目标网页，确定爬取的url路径，headers参数2、发送请求 – requests 模拟浏览器发送请求，获取响应数据3、解析数据 – parsel 转化为Selector对象，Selector对象具有xpath的方法，能够对转化的数据进行处理4、保存数据完整代码如下：
，@a标签中的hdata-original属性，并创建一个img_url变量来接收 #使用“.extract_first()”提取出整一个数据，如果不加则只有一张图片 # print(img_url) # 请求图片的url地址 img_data = requests.get(img_url, headers=headers).content # 图片的文件名 img_name = str(url) + '.jpg'#准备文件名称 #取当前for循环的索引做为文件名 # 4、保存数据 with open('img{}'.format(file_name) + img_name, 'wb') as f: print('下载完成：', img_name) f.write(img_data)#写入文件数据
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