如何使用Python编写一个具有图片爬取功能的高级网络爬虫，包括必要的步骤和可能用到的库？

使用Python编写一个具有图片爬取功能的高级网络爬虫通常涉及以下几个步骤：

1. **安装必要的库**：
- `requests`：用于发送HTTP请求获取网页内容。
- `BeautifulSoup`或`lxml`：解析HTML文档，提取需要的信息，特别是图片链接。
- `PIL` 或 `Pillow`：处理图片数据，如下载、保存等。
- `os`：处理文件和目录操作。

2. **创建爬虫脚本**：
- 导入所需的库：

     import requests
     from bs4 import BeautifulSoup
     from PIL import Image
     import os

3. **发送请求并解析页面**：
- 使用`requests.get()`获取网页内容：

     url = '目标网站URL'
     response = requests.get(url)
     soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

4. **查找图片元素**：
- 使用BeautifulSoup选择器找出所有图片的`src`属性，这是图片链接：

     img_tags = soup.find_all('img') or soup.select('img')

5. **下载图片**：
- 遍历找到的图片链接，对每个链接进行下载：

     for img_tag in img_tags:
         img_url = img_tag['src']
         if img_url.startswith('http'):
             # 如果图片是外部链接
             local_path = download_image(img_url)
             # 或者如果是相对路径
             elif img_url.startswith('/'):
                 relative_url = img_url[1:]
                 local_path = join_download_directory(relative_url)
             else:
                 continue

- 定义`download_image`和`join_download_directory`函数来实际下载和存储图片。

6. **错误处理和日志记录**：
- 添加适当的异常处理，例如网络连接错误或无法访问的图片。
- 可能的话，记录下载进度或者遇到的问题。

7. **设置代理和速率限制**：
- 根据需要配置代理和限速，以避免被目标网站封禁。

8. **运行爬虫**：
- 将上述代码封装在一个循环中，并设置合适的爬取频率，然后执行。