python写一个图片爬虫

时间: 2023-06-07 15:09:15 浏览: 46
好的,我可以为您提供关于Python写一个图片爬虫的相关信息。您可以使用第三方库如Requests、BeautifulSoup和urllib等来进行网页抓取和解析,并使用正则表达式来匹配图片的链接。然后使用Python中的文件操作功能将图片下载到本地。需要注意的是,请遵守相关的爬虫规范和网站的使用协议,在未经许可的情况下勿用此私用行为。
相关问题

用Python写一个爬虫图片代码

以下是一个简单的爬虫图片代码示例,使用Python的requests和BeautifulSoup库: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.example.com/images" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") images = soup.find_all("img") for image in images: image_url = image["src"] image_response = requests.get(image_url) with open(image_url.split("/")[-1], "wb") as f: f.write(image_response.content) ``` 该代码首先使用requests库获取目标网页的HTML内容,然后使用BeautifulSoup库解析HTML,找到所有的图片标签,并提取每个图片的URL。接下来,使用requests库再次获取每个图片的内容,并将其保存到本地。在这个例子中,图片被保存到与其URL相同的文件名中。

用python写一个通用爬虫框架

作为AI语言模型,我可以给您提供一个简单的Python爬虫框架示例。以下是一个基于requests和BeautifulSoup库的通用爬虫框架: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup class Spider: def __init__(self, url): self.url = url self.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'} self.response = requests.get(url, headers=self.headers) self.soup = BeautifulSoup(self.response.content, 'html.parser') def get_links(self): links = [] for link in self.soup.find_all('a'): href = link.get('href') if href and href.startswith('http'): links.append(href) return links def get_images(self): images = [] for img in self.soup.find_all('img'): src = img.get('src') if src and src.startswith('http'): images.append(src) return images def get_texts(self): texts = [] for p in self.soup.find_all('p'): texts.append(p.text.strip()) return texts if __name__ == '__main__': spider = Spider('https://www.example.com') print(spider.get_links()) print(spider.get_images()) print(spider.get_texts()) ``` 这个爬虫框架首先通过requests库发送一个GET请求获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析网页内容。它提供了三个基本的方法:get_links(获取所有链接),get_images(获取所有图片),get_texts(获取所有文本段落)。您可以根据需要添加其他方法或自定义方法来解析网页内容。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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