如何使用Python编写一个包括图片爬取在内的功能全面的网络爬虫程序？

在Python中，你可以使用一系列库来构建一个包含图片爬取功能的网络爬虫程序，比如`requests`, `beautifulsoup4`, `pandas`, 和 `selenium`等。这里我会给你一个基础的步骤：

1. **安装必要的库**:
首先确保已经安装了以下库（如果还没有的话）：

   pip install requests beautifulsoup4 pandas pillow selenium (如果需要处理动态网页)

2. **获取HTML内容**:
使用`requests`库发送HTTP请求并获取网页源代码。例如，抓取一个URL：

   import requests

   url = "https://www.example.com"
   response = requests.get(url)
   html_content = response.text

3. **解析HTML**:
使用`BeautifulSoup`解析HTML内容，提取图片链接。如果你的网页结构复杂，可能需要用到CSS选择器或XPath表达式：

   from bs4 import BeautifulSoup

   soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
   img_tags = soup.find_all('img') # 这里假设所有的图片都是用<img>标签表示
   img_links = [img['src'] for img in img_tags]

4. **下载图片**:
使用`requests`下载图片到本地文件。这里假设图片都在同一域名下：

   import os

   if not os.path.exists("images"):
       os.makedirs("images")

   for link in img_links:
       image_response = requests.get(link, stream=True)
       with open(f"images/{os.path.basename(link)}", 'wb') as out_file:
           out_file.write(image_response.content)

5. **处理动态加载的内容**:
如果页面有JavaScript加载的图片，可以使用`selenium`模拟浏览器行为，如：

   from selenium import webdriver

   driver = webdriver.Chrome() # 假设已安装ChromeDriver
   driver.get(url)

   # 等待图片完全加载
   time.sleep(5)  # 或者使用WebDriverWait

   img_elements = driver.find_elements_by_tag_name('img')
   img_links = [el.get_attribute('src') for el in img_elements]

   # 同样下载图片...

6. **数据组织**:
可能的话，你可以使用`pandas`库来整理图片链接、下载状态或其他相关信息。

7. **错误处理和进度监控**:
添加适当的错误检查和日志记录，以及处理可能的网络连接问题。

记得遵守网站的robots.txt规则，尊重版权，并在适当的地方设置延迟，以免对目标服务器造成过大的压力。