Jupyter Notebook爬取图片

可以使用Python的requests库和BeautifulSoup库来爬取网页上的图片。首先发送一个GET请求获取网页的HTML源代码，然后用BeautifulSoup解析HTML，找到图片标签，再用requests发送GET请求下载图片即可。以下是一个Jupyter Notebook爬取图片的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

url = 'https://www.example.com/'
response = requests.get(url) # 发送GET请求，获取HTML源代码
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 解析HTML
imgs = soup.find_all('img') # 找到所有图片标签

if not os.path.exists('imgs'): # 如果文件夹不存在，创建一个
    os.mkdir('imgs')

for img in imgs:
    img_url = img['src'] # 获取图片的URL
    r = requests.get(img_url) # 发送GET请求，下载图片
    with open('imgs/'+img_url.split('/')[-1], 'wb') as f: # 以二进制方式写入文件
        f.write(r.content) 

相关问题

jupyter notebook爬取图片

### 回答1：
可以使用Python编写代码，在Jupyter Notebook中实现爬取图片的功能。具体方法是通过Python第三方库，如urllib和requests，调用网络API获取图片链接，然后使用Python内置函数和库进行图片的下载和保存。可能还需要使用BeautifulSoup等库实现网页解析。

### 回答2：
Jupyter Notebook 是一种很强大的交互式开发环境，可用于数据科学领域的工作，包括数据分析、可视化、机器学习等。在使用 Jupyter Notebook 爬取图片时，我们需要使用一些库来帮助我们实现这个过程。

首先，我们需要使用 `requests` 库来获取网页的 HTML 代码，同时使用 `BeautifulSoup` 库来解析 HTML 代码。然后，我们需要定位到包含图片的 HTML 标签，提取出图片的链接。接着，使用 `urllib` 库中的 `urlretrieve` 方法来下载图片。最后，我们把代码放在 Jupyter Notebook 中运行即可。

具体来说，可以按照以下步骤进行。

### 导入所需库

在开始之前，我们需要安装和导入所需的库。这些库包括 `requests`，`beautifulsoup4` 和 `urllib`。可以在命令行运行以下代码来安装这些库。

!pip install requests
!pip install beautifulsoup4

然后，在 Jupyter Notebook 中导入这些库。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import urllib.request

### 请求网页并解析 HTML 代码

接下来，我们需要使用 `requests` 库来请求目标网页，并使用 `BeautifulSoup` 库来解析 HTML 代码。

# 请求网页
url = 'https://example.com/'
response = requests.get(url)

# 解析 HTML 代码
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

### 定位图片链接

然后，我们需要找到包含图片的 HTML 标签，并取出其中的图片链接。

# 找到所有的 <img> 标签
img_tags = soup.find_all('img')

# 取出所有的图片链接
img_urls = [img['src'] for img in img_tags]

### 下载图片

最后，我们需要使用 `urllib` 库中的 `urlretrieve` 方法来下载这些图片。

for url in img_urls:
    filename = url.split('/')[-1]
    urllib.request.urlretrieve(url, filename)

以上就是在 Jupyter Notebook 中爬取图片的基本操作流程。当然，实际操作中还应该加上一些异常处理和防止反爬虫的措施。

### 回答3：
Jupyter Notebook 是一种交互式编程环境，有很大的作用，包括数据分析、机器学习、数据可视化等，其中也可以使用 Python 库轻松地爬取图片。下面是在 Jupyter Notebook 中爬取图片的步骤：

第一步：导入需要的模块，包括 requests、BeautifulSoup 和 shutil。其中，requests 模块用于发送 HTTP 请求；BeautifulSoup 模块用于解析网页 HTML；shutil 模块用于保存图片到本地目录中。

第二步：准备好需要爬取的网址，抓取网页的源代码。使用 requests.get() 方法获取网址内容并存储在 response 对象中。

第三步：使用 BeautifulSoup 解析网页。在这一步中，需要使用 lxml 解析器。然后，使用 BeautifulSoup 库中的 find_all() 方法查找图片标签。例如，可以通过查找 img 标签和 src 属性来确定需要抓取的图片。

第四步：使用 Python 的 shutil 库将图片下载到指定的本地文件夹。首先，定义一个文件夹以存储所有下载的图片。接着，将找到的图片 URL 保存到列表中，并使用 for 循环下载并保存到该文件夹中。

最后，通过以上步骤即可在 Jupyter Notebook 中爬取图片。同时要注意，有些网页具有防爬虫机制，需要添加 IP 代理和 User-Agent 进行伪装。

Jupyter Notebook爬取图片代码

好的，以下是使用 Jupyter Notebook 爬取图片的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

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

# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.3'}

# 目标网站
url = 'https://www.example.com/'

# 获取网页内容
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取所有图片标签
img_tags = soup.find_all('img')

# 遍历图片标签并下载图片
for img in img_tags:
    # 获取图片链接
    img_url = img.get('src')

    # 将图片链接转为绝对路径
    if not img_url.startswith('http'):
        img_url = url + img_url

    # 下载图片到指定文件夹
    img_name = img_url.split('/')[-1]
    with open('./images/' + img_name, 'wb') as f:
        f.write(requests.get(img_url).content)

这段代码使用了 requests 库和 Beautiful Soup 库来获取网页内容和解析 HTML，同时使用了 os 库来创建保存图片的文件夹。在遍历图片标签时，代码先判断图片链接是否为绝对路径，如果不是则拼接上网站的 URL，最后以图片链接中的最后一个斜杠后面的部分来命名保存的图片。