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  • Python 爬虫抓取图片(分页)

    千次阅读 2017-09-04 00:36:21
    import urllib import re error_count = 0 down_path = r'C:\liujwFiles\NON_IBM_Files\PycharmProjects\pa_chong_files' for page in range(1, 11): # page 1--10 #The pages after the first page(2--10)
    import urllib
    import re
    
    error_count = 0
    down_path = r'C:\liujwFiles\NON_IBM_Files\PycharmProjects\pa_chong_files'
    
    for page in range(1, 11):    # page 1--10
        #The pages after the first page(2--10):
        page = int(page) * 10
        if page == 1:
            url_suffix = ''
        else:
            url_suffix = '?start=%i' % page
    
        print "Downloading current page: ", page
        res = urllib.urlopen(r'https://www.douban.com/location/wuhan/events/week-all%s' % url_suffix).read()
    
        reg = r'data-lazy="(.*?)"'   # key words2
        url_list = re.findall(reg, res)
    
        download_count = len(url_list)
        print "Begin to download files.........there are %i files in this page....." % download_count
    
    
        for url in url_list:
            try:
                image_name = url.split('/')[-1].split('?')[0]
                urllib.urlretrieve(url, '%s\download_img.%s' % (down_path, image_name))
            except IOError:
                print "File %s download failed......." % url.split('/')[-1]
                error_count = error_count + 1
    
    
    
    
    print "Download complete! %i pages, %i files in total, %i files download failed!" % (page, download_count * page, error_count)
    
    
    
    
    
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  • 一个简单的小练手,利用python爬虫抓取网站相册图片,分类保存到本地。

    这是之前学习爬虫时鼓捣的第一个小玩意。虽然简单,但是在写的过程中还是遇到了一些小问题,特此整理一下。

    爬取网站:

    https://www.meituri.com

    爬虫思路:

    1. 请求指定模特的首页,解析并获取该模特所有相册的链接,存放于list中。
    2. 获取模特名字以及相册总数,本地建立同名文件夹(模特名+相册数目)
    3. list中取出各相册链接,解析网页并建立相册名同名文件夹
    4. 下载相册图片到指定文件夹

    完成代码:

    getAlbums.py

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    import get_one_album as goa
    import os
    headers = {
        'User-Agent' :'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://www.meituri.com/t/4074/'
    }
    
    # url = 'https://www.meituri.com/t/4074/'
    # url_list = ['https://www.meituri.com/t/4074/']
    
    url = 'https://www.meituri.com/t/2441/'
    url_list = ['https://www.meituri.com/t/2441/']
    
    #url = 'https://www.meituri.com/t/646/'
    #url_list = ['https://www.meituri.com/t/646/']
    
    # url = 'https://www.meituri.com/t/296/'  #有第二页
    # url_list = ['https://www.meituri.com/t/296/']
    
    os_path = 'D://爬虫/'
    album_url_list = [] #各相册链接
    
    def parse_url(url):
        html = requests.get(url,headers=headers).content
        bsObj = BeautifulSoup(html,'lxml')
        name = bsObj.find('h1').text
        return bsObj,name
    
    def next_page(bsobj): #判断是否有多页,返回页面数量。相册多于40套时多页
        num = 1
        nextPage = bsobj.find('div', {'id': 'pages'})
        if nextPage:
            pagenum = nextPage.findAll('a')
            num = len(pagenum)-1
            print(pagenum)
            print('有{}页'.format(str(num)))
        else:
            print('只有1页'.format(str(num)))
        return num
    
    def url_connect(num): #主页多个页面链接存入列表
        for i in range(1,num):
            new_url = url_list[0]+'index_{}.html'.format(i)
            print('new url:',new_url)
            url_list.append(new_url)
    
    
    #获取单个页面中各相册链接,列表返回
    def get_photoAlbum_url(bsobj):
        url_obj = bsobj.find('div',{'class':'hezi'}).ul.findAll('p',{'class':'biaoti'})
    
        for u in url_obj:
    
            album_url = u.a.attrs['href']
            album_url_list.append(album_url)
    
        return album_url_list
    
    
    #创建人物文件夹,下载各相册
    def down_album(album_list,path):
        if not os.path.exists(path):
            os.mkdir(path)
        for url_list in album_list:
    
            goa.main2(url_list,path,album_list.index(url_list)+1)
        return ' 全部抓取完成!'
    
    
    def main():
    
        obj,name = parse_url(url)
        num = next_page(obj)  #主页页面数
        if num > 1:
            url_connect(num)
        for pageUrl in url_list:
            bsobj,name = parse_url(pageUrl)
            listAlbum = get_photoAlbum_url(bsobj)
    
        path = os_path+name+str(len(listAlbum))+'套' #D://爬虫/xxx+xx套
        string = '共{}套'.format(str(len(listAlbum)))
        print(name,string)
        mes = down_album(listAlbum,path)
        print(name,string,mes)
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

    get_one_album.py

    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from urllib.request import urlopen
    import os
    import time
    
    url = 'https://www.meituri.com/a/9340/'
    headers = {
        'User-Agent' :'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://www.meituri.com/a/22633/'
    }
    
    #解析单个网页
    def parse_html(url):
        html = requests.get(url,headers=headers).content
        bsobj = BeautifulSoup(html,'lxml')
        return bsobj
    
    
    #第一次解析,提取多个页面链接,返回列表,图集名称,链接数目大于12失效
    # def parse_pages(url):
    #     bsobj = parse_html(url)
    #     title = bsobj.head.title.text
    #     pages = bsobj.find('div',{'id':'pages'}).findAll('a',{'class':''})
    #     page_list=[url]
    #     for page in pages:
    #         page_url = page.attrs["href"]
    #         page_list.append(page_url)
    #     return page_list,title
    
    
    #提取页面链接总数以及封面标题
    def page_num(url):
        bsobj = parse_html(url)
        title = bsobj.head.title.text
        pages = bsobj.find('div', {'id': 'pages'}).findAll('a', {'class': ''})
        num =  pages[len(pages)-1].text #获取页面链接总数
        return title,num
    
    #拼接页面的各个链接
    def pages_url_connect(url,num):
        url_list = []
        for i in range(1,int(num)+1):
            if i == 1:
                url_list.append(url)
            else:
                url_complete = url+str(i)+'.html'
                url_list.append(url_complete)
    
        return url_list
    
    #提取图片标签
    def img_html(bsobj):
        img_list = bsobj.find('div',{'class':'content'}).findAll('img')
        return img_list
    
    #提取单个图片链接
    def img_mess(imgs):
        for img in imgs:
            message = {}
            message['name'] = img.attrs["alt"]
            message['url'] = img.attrs["src"]
            yield message
    
    #下载图片
    def save_img(message,path):
        if not os.path.exists(path):
            os.mkdir(path)
        try:
            response = requests.get(message.get('url'),headers=headers)
            if response.status_code == 200:
                file_path = '{0}/{1}.jpg'.format(path,message.get('name').replace('/',''))
                if not os.path.exists(file_path):
                    with open(file_path,'wb')as f:
                        f.write(response.content)
                        #time.sleep(1)
                        print('download... ',message.get('name'))
                else:
                    print("already download:",file_path)
        except requests.ConnectionError:
            print("fail to download")
    
    
    def main2(url, path,index):
        title,num = page_num(url)
        title= title.replace('/','')    #防止文件名中有‘/’导致路径错误
        print('第{}套,开始抓取: '.format(index), title)
        path = path+'/'+title
        print('保存地址: ',path)
        url_list = pages_url_connect(url,num) #获取各个页面完整链接,返回一个列表
        for page_url in url_list:
            # print(page_url)
            i_html = parse_html(page_url)
            imgs = img_html(i_html)
            message = img_mess(imgs)
    
            for mess in message:
                save_img(mess,path)
    
        print('第{}套'.format(index), title,' 抓取完成!\n')
        time.sleep(1)
    
    # if __name__=='__main__':
    #     main()
    
    

    以上就是整个爬虫的所有内容。

    下面总结一下在编写这个爬虫遇到的问题和解决方法:

    1. 第一次遇到了防盗链措施,无法下载到正确的图片。
      解决方法:在headers里加入了referer信息。
    2. 单个相册中,各页面链接直接通过页面下方的a标签获取。当相册页面多于12个时,部分页码被隐藏,链接不能完全获取。
      解决方法:获取页面总数,再拼接完成各页面链接,存入列表,留待使用。
    3. 模特主页最多展示40套相册,多于40套会进行分页处理。最初编写时只考虑了单个页面的情况,在多于40套的情况下会出现抓取结果不全的问题。
      解决方法:在第一次对主页进行解析后,判断其是否有多页。

    第一次写博客,主要是想总结一下学习过程中遇到的问题还有解决方法,也是巩固知识、加深理解的一个好方式。 一直想写却迟迟没有动手,希望以后能够坚持下去。

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  • Python爬虫抓取知乎所有用户信息

    千次阅读 2018-10-04 22:17:00
    今天用递归写了个抓取知乎所有用户信息的爬虫,源代码放在了github上,有兴趣的同学可以上去下载一下看看,这里介绍一下代码逻辑以及分页分析,首先看网页,这里本人随便选了一个大V作为入口,然后点开他的关注列表...

    今天用递归写了个抓取知乎所有用户信息的爬虫,源代码放在了github上,有兴趣的同学可以上去下载一下看看,这里介绍一下代码逻辑以及分页分析,首先看网页,这里本人随便选了一个大V作为入口,然后点开他的关注列表,如图

    我们都知道Python容易学,但是就是不知道如何去学,去哪里找资料,在这里呢,python学习交流qq群233539995,分享我精心准备的Python学习资料,0基础到进阶!希望你们在学习Python道路上少走弯路!加油!

    注意,本人爬虫的全称都是处于非登录状态的。这里的粉丝列表以及关注者列表都是后台ajax请求得到的数据(没有听过ajax的童鞋别慌,ajax请求跟普通浏览器的请求没有区别,它主要就是在我们 浏览网页时候偷偷给服务器发送的请求,就是为了节省流量以及减少请求数,不然每次看点新数据都全部刷新网页,服务器压力很大的,所以有了这玩意),然后我们找到粉丝列表以及关注者列表的URL,这个很简单,在chrome浏览器下面点击一下页数切换就可以找到,如图

            找到关注者以及粉丝的URL就好办理,下面看一看这些数据,这里以粉丝的数据举例,如图,是一段json

     

     

    这里找到了粉丝的数据,不过这里不是用户的详细信息,只有部分数据,不过他提供了一个token_url,我们就可以获取这个ID访问用户的详细信息了,我们看看每个用户的详细信息怎么提取。这里楼主发现,在观看粉丝或者关注列表的时候,网页是会自动触发该用户详细信息的请求,如图

     

            这次获得的是用户详细信息查询的URL,这里看一看这个详细信息的URL,如图

     

    上面介绍了网页的基础分析,下面说一下代码的思路,这次爬虫用到了递归,本次用的scrapy抓取以及mogodb数据库存储的。

    首先本人是用了一个大V作为爬虫第一个网页,然后分三步,第一步是爬了该大V的详细信息然后存入数据库,第二步是爬取了该大V的粉丝,第三是爬取了该大V 的关注者(其实就是爬取粉丝或者关注者的token_url),完成之后,利用爬取的粉丝以及关注者的数据构造他们每个人详细信息的url,然后挖取详细 信息存入数据库。到这里递归第一步算是完成了,然后爬虫会从每一个粉丝和关注者入手,分别爬取他们的粉丝以及关注者的详细数据,不断递归

    在代码里面还有加入了一些自动翻页的功能,有兴趣可以看看。下面是我们item里面定义要抓取的数据:

    import scrapyclass ZhihuUserItem(scrapy.Item):    # define the fields for your item here like:    # name = scrapy.Field()    answer_count = scrapy.Field()

    #回答数量    articles_count = scrapy.Field()

    #写过的文章数    follower_count = scrapy.Field()

    #粉丝数量    following_count = scrapy.Field()

    #关注了多少人    educations=scrapy.Field()

    #教育背景    description = scrapy.Field()

    #个人描述    locations = scrapy.Field()

    #所在地    url_token =scrapy.Field()

    #知乎给予的每个人用户主页唯一的ID    name=scrapy.Field()

    #用户昵称    employments = scrapy.Field()

    #工作信息    business=scrapy.Field()

    #一些工作或者商业信息的合集    user_type =scrapy.Field()

    #用户类型,可以是个人,也可以是团体等等    headline =scrapy.Field()

    #个人主页的标签    voteup_count = scrapy.Field()

    #获得的赞数    thanked_count=scrapy.Field()

    #获得的感谢数    favorited_count = scrapy.Field()

    #被收藏次数    avatar_url = scrapy.Field()

    #头像URl

    代码一共不足80行,运行了一分钟就抓了知乎一千多个用户的信息,这里上张结果图

     

    最近忙完别的事了,终于可以天天写爬虫了,不知道大家这篇有什么问题不,可以随便向我提

    最后提一提,爬取一定要伪装好headers,里面有些东西服务器每次都会检查。

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    展开全文
  • Python爬虫抓取百度搜索图片

    万次阅读 2017-02-07 13:12:47
    最近玩机器学习,想搞一个关于识别动漫图片的训练集,苦于没有太多的动漫图片,后来忽然想到百度图片可以拿来用,于是乎写了个简单的爬虫,用来抓取百度图片(关于某个关键字的图片) 第一步,找到搜索图片的url。...

    最近玩机器学习,想搞一个关于识别动漫图片的训练集,苦于没有太多的动漫图片,后来忽然想到百度图片可以拿来用,于是乎写了个简单的爬虫,用来抓取百度图片(关于某个关键字的图片)

    第一步,找到搜索图片的url。

    打开百度图片网页,搜索“高清动漫”,审查元素,检查network,清空network请求数据,滚动网页到底部,看到它自动加载更多了,然后在network请求里找到关于加载更多数据的url。像是这样http://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=%E9%AB%98%E6%B8%85%E5%8A%A8%E6%BC%AB&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&word=%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%85%83&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&pn=60&rn=30&gsm=1000000001e&1486375820481=

    对比了几个加载更多的url发现,rn参数是每页的显示个数,pn参数是已经请求到的数量。通过修改rn参数及pn参数,观察返回的数据,发现每页最多只能是60,也就是rn最大设置为60.

    第二步,分析返回数据。

    把上面的url通过浏览器请求,在页面上看到一个超级到的json,分析后发现图片的url是thumbURL middleURL hoverurl这三个属性,搜索一下这三个属性在返回字符串中的数量,发现数量刚好与分页的数量一样。拿这三个url通过浏览器打开,发现thumburl比middleUrl大,与hoverUrl是同一个url。其实还有个objUrl(原图)可以用,不过该url不稳定,有时候会404,有时候会拒绝访问。

    然后是码代码

    我的python版本是2.7


    更新于2017年2月11日
    1.保存的图片改为原高清大图 OjbUrl
    2.修改使用方法,搜索的关键字可以从命令行输入了
    3.随时保存,不再是先搜索所有的图片才保存了。

    BaiduImageSearch.py

    #coding=utf-8
    from urllib import quote
    import urllib2 as urllib
    import re
    import os
    
    
    class BaiduImage():
    
        def __init__(self, keyword, count=2000, save_path="img", rn=60):
            self.keyword = keyword
            self.count = count
            self.save_path = save_path
            self.rn = rn
    
            self.__imageList = []
            self.__totleCount = 0
    
            self.__encodeKeyword = quote(self.keyword)
            self.__acJsonCount = self.__get_ac_json_count()
    
            self.user_agent = "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.95 Safari/537.36"
            self.headers = {'User-Agent': self.user_agent, "Upgrade-Insecure-Requests": 1,
                            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
                            "Accept-Encoding": "gzip, deflate, sdch",
                            "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6",
                            "Cache-Control": "no-cache"}
            # "Host": Host,
    
        def search(self):
            for i in range(0, self.__acJsonCount):
                url = self.__get_search_url(i * self.rn)
                response = self.__get_response(url).replace("\\", "")
                image_url_list = self.__pick_image_urls(response)
                self.__save(image_url_list)
    
        def __save(self, image_url_list, save_path=None):
            if save_path:
                self.save_path = save_path
    
            print "已经存储 " + str(self.__totleCount) + "张"
            print "正在存储 " + str(len(image_url_list)) + "张,存储路径:" + self.save_path
    
            if not os.path.exists(self.save_path):
                os.makedirs(self.save_path)
    
            for image in image_url_list:
                host = self.get_url_host(image)
                self.headers["Host"] = host
    
                with open(self.save_path + "/%s.jpg" % self.__totleCount, "wb") as p:
                    try:
                        req = urllib.Request(image, headers=self.headers)
                        # 设置一个urlopen的超时,如果10秒访问不到,就跳到下一个地址,防止程序卡在一个地方。
                        img = urllib.urlopen(req, timeout=20)
                        p.write(img.read())
                        p.close()
                        self.__totleCount += 1
                    except Exception as e:
                        print "Exception" + str(e)
                        p.close()
                        if os.path.exists("img/%s.jpg" % self.__totleCount):
                            os.remove("img/%s.jpg" % self.__totleCount)
    
            print "已存储 " + str(self.__totleCount) + " 张图片"
    
        def __pick_image_urls(self, response):
            reg = r'"ObjURL":"(http://img[0-9]\.imgtn.*?)"'
            imgre = re.compile(reg)
            imglist = re.findall(imgre, response)
            return imglist
    
        def __get_response(self, url):
            page = urllib.urlopen(url)
            return page.read()
    
        def __get_search_url(self, pn):
            return "http://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=" + self.__encodeKeyword + "&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&word=" + self.__encodeKeyword + "&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&pn=" + str(pn) + "&rn=" + str(self.rn) + "&gsm=1000000001e&1486375820481="
    
        def get_url_host(self, url):
            reg = r'http://(.*?)/'
            hostre = re.compile(reg)
            host = re.findall(hostre, url)
            if len(host) > 0:
                return host[0]
            return ""
    
        def __get_ac_json_count(self):
            a = self.count % self.rn
            c = self.count / self.rn
            if a:
                c += 1
            return c

    使用实例
    run.py

    #coding=utf-8
    from BaiduImageSearch import BaiduImage
    import sys
    
    
    keyword = " ".join(sys.argv[1:])
    save_path = "_".join(sys.argv[1:])
    
    if not keyword:
        print "亲,你忘记带搜索内容了哦~  搜索内容关键字可多个,使用空格分开"
        print "例如:python run.py 男生 头像"
    else:
        search = BaiduImage(keyword, save_path=save_path)
        search.search()

    ps:两个文件的同一目录下记得加上_init_.py文件!!!
    运行方法,python run.py 关键字1 关键字2 关键字3…

    一般搜索到1900多张的时候就没了。

    欢迎加微信交流Python及机器学习。微信号:nime__mine 两个下划线

    展开全文
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  • python爬虫 分页获取图片并下载

    千次阅读 2015-08-14 14:17:49
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  • # -*- coding: utf-8 -*-#---------------------------------------# 程序:百度贴吧爬虫# 版本:0.1# 作者:why# 日期:2013-05-14# 语言:Python 2.7# 操作:输入带分页的地址,去掉最后面...
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  • PATH): os.makedirs(DIR_PATH) file_path = DIR_PATH + "/" + file_name with open(file_path,"wb" ) as f: f.write(content) 到此为止,任务完成,保存之后,调整爬虫抓取速度,点击run,数据跑起来~~~~
  • Python爬虫抓取高清壁纸美图

    千次阅读 2020-06-02 15:09:49
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  • Python爬虫:如何爬取分页数据?

    千次阅读 2017-05-24 12:56:00
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