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  • (1)初学Python-只需4步,爬取网站图片https://www.jianshu.com/p/11454866bc15[START]第一步:获取网页的源代码urllib.request.urlopen().read()这个方法是获取到请求的这个URL所返回的网页源代码信息数据,返回值...

    (1)初学Python-只需4步,爬取网站图片

    https://www.jianshu.com/p/11454866bc15

    [START]

    2020010119525981.png

    第一步:获取网页的源代码

    urllib.request.urlopen().read()

    这个方法是获取到请求的这个URL所返回的网页源代码信息数据,返回值是bytes类型时,要将其转换成utf-8才能正常显示在python程序中,所以还要调用decode()方法进行解码。

    最终得到的就是平时我们编写或者查看的页面源代码了。

    20200101195343863.png

    这里可能会出现的报错信息:

    1.Non-ASCII character ‘xe5’

    原因:这是编码的问题,Python的默认编码文件是用的ASCII码,而你的Python文件中使用了中文等非英语字符。

    解决方法:在第一行添加  # – coding: UTF-8 –

    2.如果爬取的网站是https协议的,需要在请求时会验证一次SSL证书

    解决方法:全局加上以下代码

    20200101195415432.png

    第二步:过滤出图片URL

    这一步至为关键,因为在一堆网页源代码中,要有效找出目标对象(图片URL)的特点(结构特征)才行。怎么找?

    1.了解图片URL的html表达方式

    学过html的同学都知道,图片的标签是

    8206.html,src属性定义其图片源路径。

    2.使用正则表达式进行匹配

    我也没有详细了解过正则表达式各个符号的含义,这里不展开讲。

    这里的正则表达式的意思是,过滤出所有标签是

    8206.html,旗下的src属性,且属性值是以http开头jpg结尾的源代码。

    每个网站的规则都不一样,不能直接套用代码。

    简单例子,你要爬取的网站图片是png格式,直接拿代码去运行肯定是什么都抓不到的。

    再例如,我在一开始设定的规则中是没有加上http开头的,结果抓到一些图片URL是相对路径的数据,导致后面是无法访问URL报错的。

    3.将所有匹配规则的代码存入list里

    re.compile()  根据包含的正则表达式的字符串创建模式对象(直接拿来用就好)

    findall()  返回string中所有与pattern相匹配的全部字串,返回形式为数组

    20200101195441856.png

    第三步:定义图片保存路径

    这一步看个人习惯,如果只是少数几张图片,就没有必要新建一个文件夹给图片都保存整理到一起。

    不过如果是爬一个网站或一个网页相对数量级比较大的时候,建议还是全部整理到一个文件夹里面,好管理嘛。

    “新建文件夹”这个基础的操作,就调用os.makedirs()方法即可。

    watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0p4dWZlQ2Fyb2w=,size_16,color_FFFFFF,t_70

    但是这里有3个注意的点:

    1.新建文件夹,你是希望指定路径还是在当前路径下创建?

    指定路径:很简单,直接把你想要创建文件夹的路径复制出来,加上新建文件夹的名称,作为参数直接写到方法里即可。

    eg.(windows)

    当前路径:先获取当前的目录,再拼接上新建文件夹的名称。

    获取当前目录的方式是:os.getcwd()

    20200101195540812.png

    2.新建的文件夹是否已存在?

    相同目录下不能有重名的文件/文件夹,如果直接创建的话,就会报错:文件已存在,无法创建。

    20200101195611734.png

    3.是否需要考虑windows和macOS的路径表述方式不一样?

    注意一下,两个操作系统对于路径的表述方式是不一样的,尤其是指定路径,要输入正确的路径才能创建成功。

    第四步:将图片URL保存到文件夹下

    现在,图片URL已经存入到list里(见第2步)、保存图片的文件夹也有了,就可以将虚拟的图片url转换成真实的png或jpg文件。

    urllib.request.urlretrieve(url, filename)  这个方法就是将远程数据下载到本地

    url:远程或本地的url,对应这里就是要放图片URL了。

    filename:保存的完整地方,即“路径+文件名”。如果未指定该参数,urllib会生成一个临时文件来保存数据。

    这里要注意3个地方:

    1.图片的文件名怎么生成?

    建议使用最简单的方式来生成文件名:递增数字+图片后缀

    这里就再次说明要新建文件夹的重要性,新建文件夹后,这个目录下是全新空白的,不用考虑生成的文件名会不会和原有文件名重复的问题。

    递增数字:譬如说,第一张图片叫“1.jpg”,第二张图片叫“2.jpg”,如此类推。

    2.一般网站爬下来的图片是多张的,如何批量处理?

    这里也说明了,为什么要将抓取到的图片url存到list里面了。给list一个循环,每个url调用一次urllib.request.urlretrieve()方法,那就相当于每个url都保存为1个图片。

    20200101203935460.png

    3.报错:urllib2.HTTPError: HTTP Error 403: Forbidden

    原因:一些网站是禁止爬虫做的处理

    解决方法:可以在请求加上头信息,伪装成浏览器访问User-Agent(具体的信息可以通过火狐的FireBug插件查询),再去请求。

    20200101204001651.png

    其他问题

    1.没有自动安装或导入第三方库,如urllib.request

    报错:ImportError: No module named request

    解决方法:安装第三方库,Mac机上在安装python3之后,系统是自动安装了pip3,所以我们只需要每次使用pip3即可安装(Windows请自行百度,注意区分Python2和Python3)

    敲入安装命令:pip3 install requests

    2.千万千万要注意windows和mac系统的路径表达方式不一样

    因为我是两个操作系统切换着用,所以很头痛有这个问题,每次要记得改就是了,没技术难度。或者再加一层系统判断进行兼容就好了。

    [END]小程序

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  • Python爬取网页数据

    万次阅读 多人点赞 2018-08-29 17:20:35
    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便 简介 爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息 准备 IDE:pyCharm 库:requests、...

    都说python爬网页数据方便,我们今天就来试试,python爬取数据到底有多方便


    简介

    爬取数据,基本都是通过网页的URL得到这个网页的源代码,根据源代码筛选出需要的信息

    准备

    IDE:pyCharm
    库:requestslxml

    大概介绍一下,这俩库主要为我们做什么服务的
    requests:获取网页源代码
    lxml:得到网页源代码中的指定数据

    言简意赅有没有 ^_^

    搭建环境

    这里的搭建环境,可不是搭建python的开发环境,这里的搭建环境是指,我们使用pycharm新建一个python项目,然后弄好requests和lxml
    新建一个项目:

    光溜溜的啥也没有,新建个src文件夹再在里面直接新建一个Test.py吧

    依赖库导入
    我们不是说要使用requests吗,来吧
    由于我们使用的是pycharm,所以我们导入这两个库就会显的格外简单,如图:
    这里写图片描述
    Test.py中输入:

    import requests

    这个时候,requests会报红线,这时候,我们将光标对准requests,按快捷键:alt + enter,pycharm会给出解决之道,这时候,选择install package requests,pycharm就会自动为我们安装了,我们只需要稍等片刻,这个库就安装好了。lxml的安装方式同理.

    将这两个库安装完毕后,编译器就不会报红线了

    接下来进入快乐的爬虫时间

    获取网页源代码

    之前我就说过,requests可以很方便的让我们得到网页的源代码
    网页就拿我的博客地址举例好了:https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents
    获取源码:

    # 获取源码
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # 打印源码
    print html.text

    代码就是这么简单,这个html.text便是这个URL的源码

    获取指定数据

    现在我们已经得到网页源码了,这时就需要用到lxml来来筛选出我们所需要的信息
    这里我就以得到我博客列表为例

    首先我们需要分析一下源码,我这里使用的是chrome浏览器,所以右键检查,便是这样一份画面:
    这里写图片描述
    然后在源代码中,定位找到第一篇
    像这样?
    这里写图片描述
    操作太快看不清是不是?
    我这里解释一下,首先点击源码页右上角的箭头,然后在网页内容中选中文章标题,这个时候,源码会定位到标题这里,
    这时候选中源码的标题元素,右键复制如图:

    得到xpath,嘿嘿,知道这是什么吗,这个东西相当于地址。比如网页某长图片在源码中的位置,我们不是复制了吗,粘贴出来看看长啥样

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a

    这里给你解释解释:

    // 定位根节点
    / 往下层寻找
    提取文本内容:/text()
    提取属性内容:/@xxxx

    后面两个我们还没有在这个表达式见过,待会说,先摆张图放出来

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a
    我们来琢磨琢磨,首先,//表示根节点,也就是说啊,这//后面的东西为根,则说明只有一个啊
    也就是说,我们需要的东西,在这里面
    然后/表示往下层寻找,根据图片,也显而易见,div -> main -> div[2] -> div[1] -> h4 -> a
    追踪到a这里,我想,你们应该也就看得懂了,然后我们在后面加个/text,表示要把元素的内容提取出来,所以我们最终的表达式长这样:

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()

    这个表达式只针对这个网页的这个元素,不难理解吧?
    那么这个东西怎么用呢?
    所有代码:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    for each in content:
        print(each)

    这时候,each里面的数据就是我们想要得到的数据了
    打印结果:

    
    
    
            如何撸一个ArrayList      
    
    

    打印结果却是这个结果,我们把换行和空格去掉

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList 

    相当nice,那么,如果我们要得到所有的博客列表呢
    看图看表达式分析大法

    表达式://*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div[1]/h4/a/text()
    其实我们能够很容易发现,main->div[2]其实包含所有文章,只是我们取了main->div[2]->div[1],也就是说我们只是取了第一个而已。所以,其实表达式写出这样,就可以得到所有的文章了

    //*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()

    再来一次:

    import requests
    from lxml import etree
    
    html = requests.get("https://blog.csdn.net/it_xf?viewmode=contents")
    # print html.text
    
    etree_html = etree.HTML(html.text)
    content = etree_html.xpath('//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/text()')
    
    for each in content:
        replace = each.replace('\n', '').replace(' ', '')
        if replace == '\n' or replace == '':
            continue
        else:
            print(replace)
    
    

    打印结果:

    如何撸一个ArrayList
    Android相机屏幕适配
    Tinker关于clean后准基包消失的解决方案
    Tinker使用指南
    git分支的使用
    如何将Androidstudio中的项目导入到第三方的git托管库中
    遍历矩阵
    从矩阵中取出子矩阵
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    android-引导页的实现方式
    Java设计模式--工厂模式的自述
    javaweb学习路线
    getWindow().setFlags()使用说明书
    歪解Activity生命周期-----初学者彻底理解指南

    相当nice,我们得到了所有的文章列表。

    总结

    我们用到了requests获取网页列表,用lxml筛选数据,可以看出python用来在网页上爬取数据确实方便不少,chrome也支持直接在源码中得到表达式xpath,这两个库的内容肯定不止这一点点,还有很多功能等着你们去挖掘。对了,其中在写这篇博客的同时,我发现了一个很重要的问题:我的文章写的太少啦!【逃】

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  • 先把原理梳理一下:首先我们要爬取网页的代码,然后从中提取图片的地址,通过获取到的地址来下载数据,并保存在文件中,完成。下面是具体步骤:先确定目标,我挑选的是国服守望先锋的官网的英雄页面,我的目标是爬取...

    先把原理梳理一下:首先我们要爬取网页的代码,然后从中提取图片的地址,通过获取到的地址来下载数据,并保存在文件中,完成。

    下面是具体步骤:

    先确定目标,我挑选的是国服守望先锋的官网的英雄页面,我的目标是爬取所有的英雄的图片

    页面是这样的

    1715529-20200312184109867-1562010026.png

    首先做的就是得到它的源代码找到图片地址在哪里

    这个函数最终会返回网页代码

    def getHtml(url):

    html = requests.get(url)

    return html.text

    将其先导入文本文件观察

    1715529-20200312184433801-1707674174.png

    发现图片的地址所在位置格式是这样

    zarya.png

    因此就可以依此写出正则表达式,并从网页代码中将图片地址提取出来

    imagelist=re.findall('img src="(.*?)" class="portrait"',html)

    上面这句话得到的就是图片地址的集合

    之后要做的就是遍历集合中的地址,依此下载并保存到目标的文件夹中

    下面是项目完整代码

    # -*- coding: utf-8 -*-

    '''

    Created on 2020年3月12日

    @author: 20514

    '''

    import requests

    import re

    #打开网页,获取网页源码

    def getHtml(url):

    html = requests.get(url)

    return html.text

    def getImag(html):

    imagelist=re.findall('img src="(.*?)" class="portrait"',html)

    pat = 'list/(.*?).png'

    ex = re.compile(pat)

    i=1

    for url in imagelist:

    print('Downloding:'+url)

    #从图片地址下载数据

    image=requests.get(url)

    # 获取英雄名(这里可以自己为文件取名就行,下面的name变量是从图片地址中提取到的英雄名)

    pat = 'list/(.*?).png'

    ex = re.compile(pat)

    if ex.search(url):

    name=ex.search(url).group(1)

    else:

    pat ='heroes/(.*?)/hero-select'

    ex = re.compile(pat)

    if ex.search(url):

    name=ex.search(url).group(1)

    else:

    name='new'+str(i)+'?'

    i=i+1

    #在目标路径创建相应文件

    f=open('C:\\Users\\20514\\Desktop\\owhero\\'+name+'.png','wb')

    #将下载到的图片数据写入文件

    f.write(image.content)

    f.close()

    return '结束'

    print('获取ow官网英雄图片')

    url='https://ow.blizzard.cn/heroes/'

    print('正在获取图片')

    html=getHtml(url)

    print('下载图片中')

    print(getImag(html))

    print('下载完成')

    效果:

    1715529-20200312190044933-837726192.png

    -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    近几天学了点通过python爬取网页的知识,不得不说跟java相比起来,这方面python真的方便太多了。

    展开全文
  • python爬取网页图片

    2021-07-30 20:22:44
    python爬取网页图片 爬取数据一般分为三步: 爬取网页信息 解析爬取来的数据 保存数据 找到自己想要爬取的网页,找到user-agent 代码实现 首先导入需要用到的包 from bs4 import BeautifulSoup #网页解析,获取...

    python爬取网页图片

    爬取数据一般分为三步:

    1. 爬取网页信息
    2. 解析爬取来的数据
    3. 保存数据

    找到自己想要爬取的网页,找到user-agent

    在这里插入图片描述

    代码实现

    1. 首先导入需要用到的包
    from bs4 import BeautifulSoup     #网页解析,获取数据
    import re       #正则表达式,进行文字匹配
    import urllib.request,urllib.error      #制定URL,获取网页数据
    import xlwt     #进行excel操作
    import sqlite3  #进行SQLite数据库操作
    
    import os		
    import requests
    
    1. 构造函数
      在这里插入图片描述
    2. 将待爬取网页的信息加载进来
    def askURL(url):
        head={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36 Edg/92.0.902.55"
        }
        res =urllib.request.Request(url,headers=head)
        html = ''
        try:
            response =urllib.request.urlopen(res)
            html = response.read().decode("gbk")
            # print(html)
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e,"code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e,"reason"):
                print(e.reason)
        return html
    
    1. 导入链接
    def main():
        baseurl ="填入爬取网页的链接"
        # 1.爬取数据
        datalist = getData(baseurl)
    
        # 在d盘Pyproject目录下创建名称为img的文件夹
        path2 = r'D://Pyproject'
        os.mkdir(path2 + './' + "img")
    	
    	#保存图片路径
        savepath = path2 + './' + "img" + './'
    
        # 3.保存数据
        savaData(datalist,savepath)
    
    1. 爬取网页信息:
    
    #图片链接
    findImg = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"/>')
    #图片名字
    findName = re.compile(r'<img alt="(.*?)".*/>')
    
    #爬取网页数据
    def getData(baseurl):
        datalist = []
        for i in range(2,10):		#得到多个爬取数据
            url = baseurl+str(i)+'.html'
            html=askURL(url)		#保存获取到的网页源码
            #print(html)			#测试保存源码是否成功
    
            #2.解析数据
            soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
            for item in soup.find_all('img'):	#查找符合要求的字符串
                #print(item)
                data = []
                item = str(item)
                # 图片名字
                name = re.findall(findName, item)	#re库用来通过正则表达式查找指定的字符串
                data.append(name)		#添加图片名字
                #图片链接
                img = re.findall(findImg,item)[0]
                data.append(img)
    
                datalist.append(data)
    
        return datalist
    
    1. 保存图片到指定位置:
    def savaData(datalist,savepath):
        print("save...")
        for i in range(0, 160):
            print("第%d条" % (i + 1))
            data = datalist[i]
            for j in range(0, 2):
                if j == 0:
                    name = str(data[j])
                else:
                    r = requests.get('https://pic.netbian.com/' + str(data[j]), stream=True)
            with open(savepath + name + '.jpg', 'wb') as fd:
                for chunk in r.iter_content():
                    fd.write(chunk)
    

    全部代码如下:

    # -*- codeing = utf-8 -*-
    # Time : 2021/7/26 22:31
    
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import urllib.request,urllib.error
    
    import os
    import requests
    
    
    
    def main():
        baseurl ="自己想要爬取的网页链接"
        # 1.爬取数据
        datalist = getData(baseurl)
    
        # 在d盘Pyproject目录下创建名称为img的文件夹
        path2 = r'D://Pyproject'
        os.mkdir(path2 + './' + "img")
    
        savepath = path2 + './' + "img" + './'
    
        # 3.保存数据
        savaData(datalist,savepath)
    
        #askURL("https://pic.netbian.com/4kmeinv/index_")
    
    #图片链接
    findImg = re.compile(r'<img.*src="(.*?)"/>')
    #图片名字
    findName = re.compile(r'<img alt="(.*?)".*/>')
    
    #爬取网页数据
    def getData(baseurl):
        datalist = []
        for i in range(2,10):
            url = baseurl+str(i)+'.html'
            html=askURL(url)
            #print(html)
    
            #2.解析数据
            soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
            for item in soup.find_all('img'):
                #print(item)
                data = []
                item = str(item)
                # 图片名字
                name = re.findall(findName, item)
                data.append(name)
                #图片链接
                img = re.findall(findImg,item)[0]
                data.append(img)
    
                datalist.append(data)
    
        return datalist
    
    #保存数据
    def savaData(datalist,savepath):
        print("save...")
        for i in range(0, 160):
            print("第%d条" % (i + 1))
            data = datalist[i]
            for j in range(0, 2):
                if j == 0:
                    name = str(data[j])
                else:
                    r = requests.get('https://pic.netbian.com/' + str(data[j]), stream=True)
            with open(savepath + name + '.jpg', 'wb') as fd:
                for chunk in r.iter_content():
                    fd.write(chunk)
    
    #爬取一个数据
    def askURL(url):
        head={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36 Edg/92.0.902.55"
        }
        res =urllib.request.Request(url,headers=head)
        html = ''
        try:
            response =urllib.request.urlopen(res)
            html = response.read().decode("gbk")
            # print(html)
        except urllib.error.URLError as e:
            if hasattr(e,"code"):
                print(e.code)
            if hasattr(e,"reason"):
                print(e.reason)
        return html
    
    if __name__ == "__main__":
        main()
    
    展开全文
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