利用requests模块爬取任意网页数据：以图片形式提交程序代码及运行结果。

在Python中，`requests`是一个非常流行的库，用于发送HTTP请求并获取响应。如果你想利用它来爬取网页的数据，特别是图片，首先你需要安装这个库，如果你还没有安装，可以使用pip命令：

pip install requests

下面是一个简单的例子，展示如何使用`requests`下载网页上的图片：

import requests
from PIL import Image

# 指定你要爬取的图片URL
url = 'http://example.com/image.jpg'

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功（状态码通常为200）
if response.status_code == 200:
    # 将图片二进制内容转化为Image对象
    img_data = response.content
    image = Image.open(io.BytesIO(img_data))
    
    # 保存图片到本地文件
    filename = 'downloaded_image.jpg'
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(img_data)
        
    print(f"图片已成功下载到'{filename}'")
else:
    print("请求失败，状态码:", response.status_code)

相关问题

尽管Requests库功能很友好、开发简单（其实除了import外只需一行主要代码），但请编写一个小程序，“任意”找个url，测试一下成功爬取100次网页的时间。（某些网站对于连续爬取页面将采取屏蔽IP的策略，所以，要避开这类网站。）

在Python中，我们可以使用`requests`库配合`time`模块来实现这个简单的程序。首先，我们需要避免过于频繁地请求某个特定的URL以防止被封禁。这里我们将使用随机选取的URL列表，并设置一个合理的间隔时间。下面是一个基本示例：

import requests
import time
from random import choice

# 避免的敏感关键词列表（可以根据实际情况修改）
blacklist_urls = ['https://example.com', 'https://api.example.com']  # 添加需要避开的网址

urls = [
    "http://random.org",  # 你可以替换为一个动态生成的URL列表，如："https://news.ycombinator.com/"
    "https://github.com",
    "https://www.reddit.com",
    "https://openweathermap.org"
] - set(blacklist_urls)  # 去除黑名单中的url

start_time = time.time()

for _ in range(100):
    url = choice(urls)
    
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)  # 设置超时限制
        if response.status_code == 200:
            print(f"Successfully fetched URL: {url}")
        else:
            print(f"Failed to fetch URL: {url}, status code: {response.status_code}")
        
        # 等待一段时间，模拟人类操作
        time.sleep(1)  # 调整间隔以降低请求频率
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error occurred: {e}")

end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
print(f"\nTotal time taken for 100 requests: {total_time} seconds")

尽管Requests库功能很友好、开发简单（其实除了import外只需一行主要代码），但其性能与专业爬虫相比还是有一定差距的。请编写一个小程序，“任意”找个url，测试一下成功爬取100次网页的时间。（某些网站对于连续爬取页面将采取屏蔽IP的策略，所以，要避开这类网站。）

使用Python的`requests`库进行快速爬取确实方便，但对于大规模数据抓取和性能优化，它可能不如专业的如Scrapy等框架。如果你想测试`requests`在爬取100次网页时的性能，可以参考以下示例代码，我们将使用`timeit`模块来进行计时：

import time
import requests
from timeit import default_timer as timer

def test_request_performance(url):
    response_time = []
    for _ in range(100):  # 爬取次数
        start_time = timer()
        try:
            response = requests.get(url, timeout=10)  # 设置超时时间防止阻塞
            response.raise_for_status()  # 检查HTTP状态码是否成功
        except Exception as e:
            print(f"Error occurred during request: {e}")
            continue
        end_time = timer()
        response_time.append(end_time - start_time)  # 记录每次请求的耗时

    average_time = sum(response_time) / len(response_time)  # 平均响应时间
    print(f"平均每次请求响应时间为: {average_time} 秒")

# 避免频繁爬取可能导致封禁的网站，这里仅作演示，实际应用请替换为合适的URL
url = "https://www.example.com"  # 替换为你要测试的合法URL
test_request_performance(url)