生成一个Python爬取图片的代码

可以这样写：import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = "https://example.com/images"# 获取页面内容
response = requests.get(url)
data = response.text# 使用BeautifulSoup解析页面
soup = BeautifulSoup(data, 'lxml')# 找到所有img标签
img_tags = soup.find_all('img')# 找到图片的URL
urls = [img['src'] for img in img_tags]# 下载图片
for url in urls:
response = requests.get(url)
file_name = url.split('/')[-1]

with open(file_name, 'wb') as f:
f.write(response.content)

相关问题

python爬取图片程序

你可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来编写一个简单的图片爬取程序。以下是一个示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

# 创建保存图片的文件夹
save_folder = 'images'
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)

# 要爬取图片的网页链接
url = 'https://example.com'

# 发起请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 找到所有的图片标签
img_tags = soup.find_all('img')

# 遍历图片标签，下载图片并保存到本地
for img_tag in img_tags:
    # 获取图片链接
    img_url = img_tag['src']

    # 发起请求并获取图片内容
    img_response = requests.get(img_url)

    # 生成图片保存路径
    img_name = img_url.split('/')[-1]
    save_path = os.path.join(save_folder, img_name)

    # 保存图片到本地
    with open(save_path, 'wb') as f:
        f.write(img_response.content)
        print(f"已保存图片：{save_path}")

请注意，上述代码中的`url`变量是要爬取图片的网页链接，你需要将其替换为你要爬取的实际网页链接。另外，代码中会创建一个名为`images`的文件夹来保存下载的图片，你可以根据需要修改保存路径。

在运行代码之前，请确保你已经安装了所需的依赖库（requests和BeautifulSoup），你可以使用`pip install requests`和`pip install beautifulsoup4`命令来安装它们。

python爬取微博关键词代码

以下是Python爬取微博关键词的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 设置请求头
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'}

# 获取搜索结果页面
def get_page(keyword, page):
    url = 'https://s.weibo.com/weibo?q=' + keyword + '&page=' + str(page)
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

# 解析搜索结果页面，获取微博内容
def get_content(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    content_list = soup.find_all('p', class_='txt')
    content = ''
    for item in content_list:
        content += item.text.strip()
    return content

# 对微博内容进行分词
def cut_words(content):
    word_list = jieba.cut(content)
    words = ' '.join(word_list)
    return words

# 生成词云图片
def generate_wordcloud(words):
    wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600, max_words=200, font_path='msyh.ttc')
    wc.generate(words)
    wc.to_file('wordcloud.png')

# 主函数
def main():
    keyword = input('请输入要搜索的关键词：')
    page = int(input('请输入要搜索的页数：'))
    content = ''
    for i in range(1, page+1):
        html = get_page(keyword, i)
        content += get_content(html)
    words = cut_words(content)
    generate_wordcloud(words)

if __name__ == '__main__':
    main()

以上代码可以实现输入关键词和页数，然后爬取对应页数的微博内容，对内容进行分词并生成词云图片。需要注意的是，爬取微博数据需要登录账号并获取cookie，否则会被反爬虫机制拦截。