用python写一个爬取图片的爬虫

时间: 2023-03-29 21:01:04 浏览: 36
很高兴为您解答!爬取图片的爬虫可以使用Python语言编写,可以通过调用urllib库中的urlretrieve()函数来获取图片,可以参考以下代码: import urllib.request url = 'http://example.com/image.png' urllib.request.urlretrieve(url, 'image.png')
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使用python写一个爬取百度图片的爬虫

好的,以下是使用Python编写爬取百度图片的爬虫的代码: ```python import requests import re def get_img_urls(keyword, num): imgs = [] for i in range(num): url = f'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&word={keyword}&pn={i * 30}&rn=30' response = requests.get(url) img_urls = re.findall(r'"thumbURL":"(.*?)",', response.text) imgs += img_urls return imgs def download_imgs(keyword, num): img_urls = get_img_urls(keyword, num) for i, url in enumerate(img_urls): response = requests.get(url) with open(f'{keyword}_{i}.jpg', 'wb') as f: f.write(response.content) print(f'Saved {keyword}_{i}.jpg') if __name__ == '__main__': download_imgs('猫', 10) ``` 这个爬虫可以通过搜索关键词来爬取百度图片,并下载到本地。

用python写一个爬取汽车之家图片的爬虫

以下是一个简单的用 Python 爬取汽车之家图片的示例爬虫。 爬虫代码: ``` import requests import os from bs4 import BeautifulSoup def download_img(url, path): r = requests.get(url, stream=True) if r.status_code == 200: with open(path, 'wb') as f: for chunk in r: f.write(chunk) def crawler(base_url, output_dir): r = requests.get(base_url) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') img_tags = soup.find_all('img') for img in img_tags: if 'src' in img.attrs: img_url = img.attrs['src'] if img_url.startswith('//'): img_url = 'http:' + img_url elif not img_url.startswith('http'): img_url = base_url + '/' + img_url print('Downloading image: %s' % img_url) filename = os.path.join(output_dir, img_url.split('/')[-1]) download_img(img_url, filename) if __name__ == '__main__': base_url = 'https://www.autohome.com.cn/news/' output_dir = './images' if not os.path.exists(output_dir): os.mkdir(output_dir) crawler(base_url, output_dir) ``` 该爬虫将从汽车之家的新闻页面 `https://www.autohome.com.cn/news/` 中爬取所有图片,并将其保存到本地目录 `./images` 中。 首先,爬虫会使用 requests 库向页面发送 GET 请求并获取页面 HTML,接着使用 BeautifulSoup 库将其解析为文档对象。然后,通过查找 HTML 标签中的 img 标签,找到所有图片,并将其下载到本地目录。 在下载图片时,使用 requests 库传递 "stream=True" 参数以保证请求不会立即下载整个响应内容。通过逐块处理响应,可以防止过多占用内存。然后,将内容写入文件中。 在主函数中,定义了基础 URL 和保存图像的输出目录。使用 os 模块确保输出目录存在并调用爬虫函数开始爬取。

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### 回答1: 可以使用Python的requests和BeautifulSoup库来编写一个图片爬虫。首先,使用requests库发送HTTP请求获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析网页内容,找到图片的URL地址,最后使用requests库下载图片并保存到本地。具体实现细节可以参考相关的Python教程和文档。 ### 回答2: 图片爬虫是指通过网络爬取各种图片资源的程序,而Python是一种非常适合网络爬虫开发的高级编程语言。下面我将以300字中文回答,如何用Python编写一个简单的图片爬虫程序。 首先,我们需要使用Python中的第三方库requests来发送HTTP请求获取网页内容。然后,使用正则表达式或者BeautifulSoup等工具提取网页中的图片链接。 以下是一个简单的实例代码: import requests import re import os def download_images(url, save_dir): # 请求网页 response = requests.get(url) # 提取图片链接 img_urls = re.findall(r'<img.*?src="(.*?)"', response.text) # 保存图片 for img_url in img_urls: img_response = requests.get(img_url) img_name = img_url.split('/')[-1] # 获取图片的文件名 save_path = os.path.join(save_dir, img_name) with open(save_path, 'wb') as f: f.write(img_response.content) print('保存图片:', save_path) if __name__ == "__main__": url = 'http://example.com' # 网址 save_dir = 'images' # 图片保存目录 if not os.path.exists(save_dir): os.mkdir(save_dir) download_images(url, save_dir) 在代码中,我们首先定义了一个download_images函数,它接收一个url参数和一个save_dir参数,分别表示爬取的网址和图片保存的目录。函数首先发送GET请求获取网页内容,然后使用正则表达式提取图片链接。最后,将图片下载保存到指定的目录中。 在主程序中,我们调用download_images函数来爬取指定网址的图片,并指定保存的目录。如果目录不存在,我们使用os.mkdir函数创建该目录。 当然,这只是一个简单的图片爬虫示例,实际的爬虫可能需要更复杂的处理逻辑和数据存储方式。但是通过这个例子你可以了解到如何利用Python编写一个简单的图片爬虫程序。 ### 回答3: 爬取图片是爬虫中常见的任务之一。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言,也可以很容易地编写一个图片爬虫。 下面是一个示例,使用Python的requests、beautifulsoup和urllib库来实现一个简单的图片爬虫: python import requests from bs4 import BeautifulSoup import urllib # 定义目标网站的URL url = 'http://www.example.com' # 发送HTTP GET请求,获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 找到所有的图片标签 img_tags = soup.find_all('img') # 遍历图片标签,提取图片URL并保存到本地 for img in img_tags: img_url = img['src'] # 如果图片URL是相对路径,需要拼接完整的URL if not img_url.startswith('http'): img_url = url + '/' + img_url # 使用urllib库下载图片到本地 urllib.request.urlretrieve(img_url, img_url.split('/')[-1]) 以上代码使用requests库发送HTTP GET请求,获取网页内容。然后,使用BeautifulSoup库解析网页内容,找到所有的图片标签。接下来,遍历图片标签,提取图片的URL。如果图片URL是相对路径,使用urllib库拼接完整的URL。最后,使用urllib库下载图片到本地。 请注意,上述代码只是一个示例,具体的图片爬虫逻辑可能因网站结构的不同而有所变化。此外,爬取网站的图片可能涉及法律或伦理问题,请遵守相关规定并尊重他人的权益。
### 回答1: 我可以给你写一个简单的Python爬虫程序来爬取Sketchfab模型,它会使用BeautifulSoup库来解析HTML,并使用Requests库来发送HTTP请求。下面是一个示例程序: import requests from bs4 import BeautifulSoup #获取网页源码 url = 'https://sketchfab.com/models' page = requests.get(url) #创建BeautifulSoup对象 soup = BeautifulSoup(page.text, 'html.parser') #找到所有模型链接 links = soup.find_all('a', class_='model-card-image-link') #遍历所有模型链接 for link in links: #获取模型ID model_id = link.get('data-id') #组装模型详情页URL model_url = 'https://sketchfab.com/models/' + model_id #发送HTTP请求 model_page = requests.get(model_url) #解析模型详情页 model_soup = BeautifulSoup(model_page.text, 'html.parser') #获取模型标题 model_title = model_soup.find('h1', class_='model-title').text #打印模型标题 print(model_title) ### 回答2: 当然可以帮你写一个爬取sktechfab模型的Python爬虫。首先,我们需要导入所需的库,其中最重要的是requests和BeautifulSoup库。然后,我们可以使用requests库发送HTTP请求并获取网页的HTML内容。接着,我们可以使用BeautifulSoup库将HTML内容解析为可操作的数据结构。 下面是一个简单的示例代码: python import requests from bs4 import BeautifulSoup def crawl_sktechfab_model(url): # 发送HTTP请求并获取网页内容 response = requests.get(url) # 将网页内容解析成可操作的数据结构 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 在解析后的数据结构中找到需要的模型数据 model_data = soup.find("div", class_="model-data") model_name = model_data.find("h2").text.strip() model_description = model_data.find("p").text.strip() model_image_url = model_data.find("img")["src"] # 打印模型数据 print("模型名称:", model_name) print("模型描述:", model_description) print("模型图片url:", model_image_url) # 测试 url = "https://www.sktechfab.com/models/12345" crawl_sktechfab_model(url) 在这个示例中,我们定义了一个crawl_sktechfab_model函数,该函数接受一个URL作为参数。函数发送HTTP请求并获取页面的HTML内容。然后,使用BeautifulSoup库解析HTML内容,并使用find方法找到需要的模型数据。最后,我们打印出了模型的名称、描述和图片URL。 请注意,这只是一个简单的示例,具体的爬取方式可能需要根据网页的具体结构进行调整。另外,网页的具体URL也需要替换成你想要爬取的模型的URL。 希望这个简单的示例能够帮到你,如果有任何问题,请随时向我提问。 ### 回答3: 好的,以下是一个简单的Python爬虫代码,用于爬取sketchfab模型。 import requests import json def crawl_sketchfab_models(): url = "https://api.sketchfab.com/v3/models" params = { "sortBy": "relevance", "type": "models", "downloadable": "true" } try: response = requests.get(url, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() models = data['results'] for model in models: model_url = model['viewerUrl'] print("Model URL:", model_url) else: print("Request failed with status code:", response.status_code) except requests.exceptions.RequestException as e: print("Request failed:", str(e)) crawl_sketchfab_models() 这个爬虫使用requests库向sketchfab的API发出GET请求,参数中指定了按相关度排序的可下载模型。然后,从响应中解析出模型的URL,并打印出来。 请注意,这只是一个简单示例,你可能需要根据你的需求进行更多的自定义和错误处理。 希望这个代码能够帮助你开始爬取sketchfab模型。
Python爬虫是一种用于抓取网页内容的程序,可以用来爬取图片等多种数据。下面是使用Python编写的爬取图片的爬虫的一般步骤: 1. 发送HTTP请求:使用Python的requests库发送HTTP请求,获取目标网页的内容。 2. 解析网页内容:对获取到的网页内容进行解析,提取出图片的URL链接。可以使用正则表达式、BeautifulSoup或XPath等工具来解析。引用中提到使用XPath来解析网页内容,它是一种层层解析的方式。 3. 下载图片:获取到图片的URL之后,使用Python的requests库再次发送HTTP请求下载图片。 4. 保存图片:将下载下来的图片保存到本地的指定路径中,可以使用Python的文件操作来实现。 需要注意的是,爬取图片时需要尊重网站的规则,遵循网站的访问频率限制,并避免对网站造成过大的负担。另外,有些网站可能会对爬虫进行反爬虫处理,需要使用一些方法来规避反爬虫机制。 综上所述,Python爬虫可以通过发送HTTP请求、解析网页内容、下载图片和保存图片等步骤来实现图片的爬取。具体的实现方式可以根据具体需求和使用的工具进行选择和调整。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python爬虫(爬取图片)](https://blog.csdn.net/y_3477988753/article/details/126361957)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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