import os import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建目录用于保存图片 if not os.path.exists('data'): os.mkdir('data') # 爬取网站 url = 'https://www.sucai999.com/pic/cate/263_267.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取图片链接并下载保存 img_tags = soup.find_all('img', class_='lazy') for index, img_tag in enumerate(img_tags[:20]): img_url = img_tag['data-original'] response = requests.get(img_url) with open(f'data/img{index}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) print('图片保存完毕！')把这段代码优化成连续保存20张图片的代码

时间: 2023-06-24 22:07:39 浏览: 166
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import reimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport t

import os import requests from bs4 import BeautifulSoup # 创建目录用于保存图片 if not os.path.exists('data'): os.mkdir('data') # 爬取网站 url = 'https://www.sucai999.com/pic/cate/263_267.html' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取图片链接并下载保存 img_tags = soup.find_all('img', class_='lazy') for index, img_tag in enumerate(img_tags[:20]): img_url = img_tag['data-original'] response = requests.get(img_url) with open(f'data/img{index}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'第{index+1}张图片保存完毕！')
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python中bs4.BeautifulSoup的基本用法

from bs4 import BeautifulSoup html_doc = """ <html><head>测试页面</title></head> 这是一个段落。 <a href="http://example.com">这是一个链接 </body></html> """ soup = BeautifulSoup(html_doc, ...

优化这一段代码def getPic(html): soup = BeautifulSoup(html, "http://hbjd.com.cn/article-view-id-20554.html") all_img = soup.find('ul').find_all('img') for img in all_img: src = img['src'] img_url = src print(img_url) root = "F:/Pic/" path = root + img_url.split('/')[-1] print(path) try: if not os.path.exists(root): os.mkdir(root) if not os.path.exists(path): read = requests.get(img_url) with open(path, "wb") as f: f.write(read.content) f.close() print("文件保存成功！") else: print("文件已存在！") except: print("文件爬取失败！") def getUrl(param): pass if __name__ == '__main__': html_url = getUrl("https://findicons.com/search/nature") getPic(html_url)

4. 使用并发的方式，同时下载多张图片，提高并发性能。 5. 对于文件IO操作，可以采用批量写入的方式，减少文件IO操作的次数。 6. 对于异常的处理，可以更加细致地进行处理，例如对于不同的异常类型，采取不同的...

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import os # 定义请求头 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'} # 爬取页面的 URL url = 'https://movie.douban.com/top250' # 发送 GET 请求并获取响应 response = requests.get(url, headers=headers) html = response.text # 解析 HTML soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 获取电影列表 movies = [] for item in soup.find_all('div', class_='item'): movie = {} movie['rank'] = item.find('em').text movie['title'] = item.find('span', class_='title').text movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1] movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:] movie['score'] = item.find('span', class_='rating_num').text movie['votes'] = item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3] movie['cover_url'] = item.find('img')['src'] movies.append(movie) # 存储数据到 CSV 文件 df = pd.DataFrame(movies) df.to_csv('films.csv', index=False) # 下载封面图片并保存 if not os.path.exists('films_pic'): os.mkdir('films_pic') for movie in movies: img_url = movie['cover_url'] img_title = movie['title'] img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg") response = requests.get(img_url, headers=headers) with open(img_path, 'wb') as f: f.write(response.content) # 可视化评分和人数 plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score') plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes') plt.xlabel('Rank') plt.legend() plt.savefig('score_votes.png') plt.show()

其中，requests 库用于发送 HTTP 请求，BeautifulSoup 库用于解析 HTML 代码，pandas 库用于处理数据，matplotlib 库用于绘制图表，os 库用于创建目录，PIL 库用于打开和保存图片。 需要注意的是，这段代码中的请求...

import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class book_spider(): def __init__(self,root_url): self.root_url=root_url self.book_list=[] #一级页面中获取的数据（二级页面地址）存放在此列表 self.chapter_list=[] #二级页面中获取的数据（三级页面网址和章节名称）存放此列表 def get_url(self,url): while True: try: res=requests.get(url) if res.status_code==200: #返回http请求状态码 200为正常 res.encoding = res.apparent_encoding #页面编码方式使用页面声明的编码方式 print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！",res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self,url): res =self.get_url(url) html=BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list=[self.root_url+i for i in self.book_list] self.book_list.remove("http://10.1.88.252:7000/庆余年") def get_chapter_list(self,url): res =self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") a_list = html.find_all("a",{"class":"chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"],a.text.replace("\n",""))) def get_content(self,chapter): url =self.root_url +chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res =self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res,"html.parser") content = html.find("div",{"id":"content"}).text print(content) path=os.path.join(book_name,chapter[1]) with open(path,"w",encoding="utf8")as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list(self.root_url) for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) book_s= book_spider("http://10.1.88.252:7000") book_s.main()代码解读

这段代码是一个爬虫程序，其目的是爬取一本小说的章节内容并保存到本地文件中。 首先定义了一个book_spider类，初始化时需要传入一个根URL作为参数。该类包含三个方法： 1. get_url(self, url)：获取指定URL的页面...

帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] self.headers = { "User-Agent": "Mozilla/...

import requests import re import os from bs4 import BeautifulSoup from scrapy import Spider from PIL import Image import io def GetBasicInfo(url): res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') tmp = soup.find(attrs={'class': 'mhlistbody'}) chapters = tmp.ul.contents chapters.reverse() return chapters def GetRealUrls(mh_info): imgs = [] comic_size = re.findall(r'comic_size:"(.*?)"', mh_info)[0] base_url = 'https://mhpic.jumanhua.com/comic/{}.jpg%s.webp' % comic_size num_img = int(re.findall(r'totalimg:(\d+)', mh_info)[0]) pageid = int(re.findall(r'pageid:(\d+)', mh_info)[0]) imgpath = re.findall(r'imgpath:"(.*?)"', mh_info)[0] start = 0 while True: idx = imgpath.find('\\', start) if idx == -1: break imgpath = imgpath[:idx] + imgpath[idx+1:] start = idx + 1 for i in range(num_img): realpath = str() for s in imgpath: realpath += chr(ord(s) - pageid % 10) url = base_url.format(realpath + str(i+1)) imgs.append([url, str(i+1)+'.jpg']) return imgs def DownloadChapter(savepath, url): if not os.path.exists(savepath): os.mkdir(savepath) res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = 'utf-8' mh_info = re.findall(r'mh_info={(.*?)}', res.text)[0] img_urls = GetRealUrls(mh_info) for img_url in img_urls: img_content = requests.get(img_url[0]).content filename = os.path.join(savepath, img_url[1]) img = Image.open(io.BytesIO(img_content)) img.save(filename) if __name__ == '__main__': url = 'https://www.manhuatai.com/yaoshenji/' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/52.0.2743.82 Safari/537.36'} savepath = url.split('/')[-2] Spider(url,savepath)

它使用了requests库来发送HTTP请求，re库用于正则表达式匹配，os库用于处理文件路径，BeautifulSoup库用于解析HTML，PIL库用于处理图片，io库用于读取图片内容。 具体来说，脚本中的GetBasicInfo函数...

import requests import re import os list_url='https://www.biquge66.net/book/29689/' headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36' } html_data=requests.get(url=list_url, headers=headers).text name=re.findall('<meta property="og:novel:book_name" content="(.*?)" />',html_data)[0] file = f'{name}' if not os.path.exists(file): os.mkdir(file) url_list=re.findall('<a id="haitung" href="(.*?)"',html_data) for url in url_list: url='https://www.biquge66.net'+url headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36' } response=requests.get(url=url, headers=headers) title=re.findall('(.*?)',response.text)[0] content=re.findall('(.*?)',response.text)[0].replace('','\n') content=content.replace('','') print(title,'\n') print(content) print(url) with open(file + name + '.txt',mode='a',encoding='utf-8')as f: title=title.center(60) f.write(title) f.write('\n\n') f.write(content) f.write('\n')我这代码有什么问题吗

4. 在第 26 行，你将小说章节保存到文件时，文件名应该是 title 而不是 name。另外，建议将文件名中的特殊字符（如 ?）替换为下划线。 5. 在第 31 行，你尝试提取小说章节的正文时，使用了正则表达式。建议...

import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.dpm.org.cn/lights/royal/p/1.html" #代码开始 r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser') pics=soup.find_all("div",class_="pic") xh=1 for pic in pics: x=pic.find("img") imglj=x.attrs["src"] imgmz=x.attrs["title"].strip() #代码开始 r=requests.get(imglj) cpmc="image//"+imgmz+".jpg" f1=open(cpmc,"bw") f1.write(r.content) f1.close() xh+=1 报错 No such file or directory: 'image//清 沈全沈世杰沈世儒合笔婴戏图贴落.jpg'

folder = os.path.exists(path) if not folder: os.makedirs(path) url = "https://www.dpm.org.cn/lights/royal/p/1.html" r=requests.get(url) r.encoding='utf-8' soup=BeautifulSoup(r.text,'html.parser') ...

python爬电影排名用os bs4_编写python脚本利用requests+bs4模块爬取豆瓣电影top250的数据...

from bs4 import BeautifulSoup import os # 获取豆瓣电影top250的页面信息 def get_html(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)...

使用requests或urllib库，以及bs4库爬取https://www.gdqy.edu.cn/gqxw1.htm网页内容。 爬取包括： 1、广轻新闻，即从以下入口进去的所有新闻（接近1800条） 爬取的新闻内容以及保存方式： 1、爬取的内容 所有新闻只抽取有效的“标题”，“正文”文本内容，以及本新闻的url地址，其他内容忽略。 2、保存形式 将所有爬取的内容保存到gdqy目录中。 每条新闻保存到一个文件中，文件名以递增数字为文件名，后缀为.txt。比如第一条新闻保存到1.txt，第二条保存到2.txt。 在保存的文件中，第一行为url地址，第二行为标题（如无标题则是空行），第三行及之后是此新闻的正文内容。

if not os.path.exists('gdqy'): os.mkdir('gdqy') # 遍历所有新闻 news_list = soup.find_all('a', {'class': 'bluelink'}) for i, news in enumerate(news_list): # 获取新闻链接 news_url = news.get('href')...

爬取京东电脑图片并保存用BeautifulSoup库

if not os.path.exists('电脑图片'): os.mkdir('电脑图片') for img in img_tags: img_url = img['src'] img_name = img_url.split('/')[-1] img_path = os.path.join('电脑图片', img_name) img_data = ...

用requests或者bs4第三方库批量下载百度图片，要求可以多页下载，并放入到相应文件夹。使用pillow第三方库，将获取到的图片批量添加水印文字

if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) # 循环每一页搜索结果 for i in range(page_num): # 构造搜索URL url = f...

使用requests或urllib库，以及bs4库爬取特定网页内容。不得使用现成的桌面工具爬取内容。 爬取包括： 1、该网站新闻http://gdqy.fanya.chaoxing.com/portal，即从以下入口进去的所有新闻（接近1800条） 2、二级学院“信息技术学院”的新闻。 爬取的新闻内容以及保存方式： 1、爬取的内容 所有新闻只抽取有效的“标题”，“正文”文本内容，以及本新闻的url地址，其他内容忽略。 如下篇新闻 进入此新闻后，红框部分是需要抽取的内容： 2、保存形式 将所有爬取的内容保存到gdqy目录中。 每条新闻保存到一个文件中，文件名以递增数字为文件名，后缀为.txt。比如第一条新闻保存到1.txt，第二条保存到2.txt。 在保存的文件中，第一行为url地址，第二行为标题（如无标题则是空行），第三行及之后是此新闻的正文内容。

if not os.path.exists(dir_path): os.mkdir(dir_path) # 获取目标网站的HTML代码 response = requests.get(url) html = response.text # 解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 爬取所有...

爬取学校官网校园风光的图片，输出并保存 https://www.chzc.edu.cn/xyfg/

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爬取原神官方网站，米游社中COS专区的图片并保存（https://bbs.mihoyo.com/ys/home/49）

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if not os.path.exists('data'): os.mkdir('data') with open('data/book.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['书名', '作者', '出版社', '目录链接']) ...
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