请编写一个python脚本，抓取网页图片并保存

以下是一个简单的 Python 脚本，可以抓取网页图片并保存到本地：

import requests
import os

url = 'https://www.example.com/image.jpg'  # 图片的 URL
filename = 'image.jpg'  # 保存的文件名

response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    print('图片已保存到', os.getcwd())
else:
    print('无法下载图片')

你可以将 `url` 和 `filename` 替换为你需要下载的图片的 URL 和保存的文件名。如果下载成功，脚本会在当前目录下保存图片，并输出保存的路径。

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python爬虫抓取京东手机网页数据并保存到csv中

在Python中，抓取京东手机网页数据并保存到CSV文件通常涉及以下几个步骤：

1. **安装库**：
首先需要安装 `requests` 库用于发送HTTP请求获取网页内容，以及 `BeautifulSoup` 或者 `lxml` 进行HTML解析，`pandas` 库用于处理数据并导出到CSV。

   pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. **编写爬虫脚本**：
使用 `requests.get()` 获取指定URL的内容，然后通过BeautifulSoup解析HTML结构找到所需的数据。这里假设我们要抓取的是商品列表页信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 指定京东手机页面URL
url = 'https://list.jd.com/list.html?cat=10086&sort=R'
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'}

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # 根据实际页面结构提取数据（例如商品名称、价格等）
    data_list = []
    for item in soup.find_all('div', class_='gl-item'):
        name = item.find('a').text.strip()
        price = item.find('.price').text.split()[0]  # 提取价格部分
        data_list.append({'名称': name, '价格': price})
    return data_list

response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
    parsed_data = parse_html(html_content)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

# 将数据存储到DataFrame中
df = pd.DataFrame(parsed_data)

# 导出到CSV文件
df.to_csv('jd_phone_data.csv', index=False)

3. **注意事项**：
- 网站可能会有反爬虫策略，比如设置验证码、动态加载等，你需要根据实际情况调整请求头、解析规则或者使用更高级的技术（如Selenium结合浏览器）。
- 如果网站结构经常变动，上述解析规则可能不再有效，需定期检查并更新。

编写一个可以抓取淘宝商家好评率排名的python脚本

由于淘宝商家好评率排名是需要登录后才能查看的，因此需要先进行登录操作。这里使用Selenium和Chrome浏览器来模拟登录和抓取数据。

from selenium import webdriver
import time

# 设置Chrome浏览器
options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument('--ignore-certificate-errors')
options.add_argument('--ignore-ssl-errors')
options.add_argument('--headless') # 无头模式，不弹出浏览器窗口
browser = webdriver.Chrome(options=options)

# 登录淘宝
def login(username, password):
    browser.get('https://login.taobao.com/member/login.jhtml')
    browser.find_element_by_id('fm-login-id').send_keys(username)
    browser.find_element_by_id('fm-login-password').send_keys(password)
    browser.find_element_by_class_name('fm-button').click()
    time.sleep(5) # 等待页面加载完毕

# 抓取好评率排名
def get_rank():
    browser.get('https://s.taobao.com/search?q=%E6%89%8B%E6%9C%BA&sort=sale-desc')
    browser.find_element_by_class_name('filter-value').click()
    browser.find_elements_by_class_name('option-list')[2].find_elements_by_tag_name('li')[1].click()
    time.sleep(5) # 等待页面加载完毕
    ranks = []
    items = browser.find_elements_by_class_name('item')
    for i in range(len(items)):
        rank = items[i].find_element_by_class_name('deal-cnt').text
        if rank.endswith('万+'):
            rank = int(float(rank[:-2]) * 10000)
        else:
            rank = int(rank)
        ranks.append((i+1, rank))
    return ranks

# 执行脚本
if __name__ == '__main__':
    username = input('请输入淘宝账号：')
    password = input('请输入淘宝密码：')
    login(username, password)
    ranks = get_rank()
    print('淘宝手机店好评率排名：')
    for rank in ranks:
        print('第%d名：%d' % (rank[0], rank[1]))
    browser.quit()

执行脚本后，会先提示输入淘宝账号和密码进行登录，然后抓取淘宝手机店的好评率排名并输出。