python爬虫爬取网页图片并保存

时间: 2023-09-24 09:05:49 浏览: 57
以下是Python爬虫爬取网页图片并保存的代码示例: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os # 目标网站 url = "https://unsplash.com/" # 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"} # 发送请求 response = requests.get(url, headers=headers) # 解析网页 soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # 获取所有图片标签 img_tags = soup.find_all("img") # 创建保存图片的文件夹 if not os.path.exists("images"): os.mkdir("images") # 遍历图片标签,获取图片链接并保存 for img_tag in img_tags: img_url = img_tag.get("src") if img_url.startswith("https://"): img_response = requests.get(img_url, headers=headers) with open("images/" + img_url.split("/")[-1], "wb") as f: f.write(img_response.content) print("保存成功:", img_url) ``` 解释: 1. 首先导入需要的库:requests发送网络请求、BeautifulSoup解析网页、os创建文件夹等。 2. 定义目标网站的URL和请求头。 3. 使用requests库发送网络请求,获得网页的响应。 4. 使用BeautifulSoup库解析网页,获取所有图片标签。 5. 创建一个名为images的文件夹,用来保存图片。 6. 遍历所有图片标签,获取图片链接,并判断是否为https协议开头的链接。 7. 如果是,使用requests库发送网络请求,获取图片的二进制数据,并将其保存到images文件夹中,以图片的名称命名。 8. 打印保存成功的提示信息。 9. 完成爬取和保存。

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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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