Python爬虫教程：批量抓取网络美女图片

"Python爬虫学习基础教程，批量抓取美女图片！" 本教程主要介绍了如何使用Python进行网页抓取，特别是针对批量下载网络上的美女图片。教程中涉及到的关键技术包括Python的urllib2模块和正则表达式模块，以及gevent库的使用。 1. **urllib2模块**：这是Python标准库中的一个模块，用于处理URL相关任务，如打开网页、发送HTTP请求等。在本教程中，urllib2模块被用来打开指定的网页URL并读取其内容。`urllib2.urlopen(url)`函数用于打开URL，`s.read()`用于读取打开的网页内容。 2. **正则表达式模块**：Python的re模块提供了正则表达式的相关功能，用于在文本中查找匹配特定模式的字符串。在本例中，`re.search()`用于查找整个网页内容中符合特定规则的URL，`re.finditer()`则用于找出所有匹配的URL。 3. **gevent库**：这是一个Python并发库，基于greenlet实现。在本教程中，`monkey.patch_all()`是gevent的一个功能，用于将标准库中的阻塞I/O操作（如urllib2的网络请求）转化为非阻塞的，以实现异步并发处理，提高爬虫的效率。 4. **代码解析**： - `get_url_list(url)`函数：接收一个URL，打开该页面，然后通过正则表达式提取出所有图片链接。`re.search()`和`re.finditer()`配合使用，找到所有图片的相对路径，并将其转换为完整的URL。 - `download(down_url)`函数：负责下载找到的图片。它首先生成一个唯一的名字，然后使用`urllib.urlretrieve()`函数将图片保存到本地。 - `get_page_url()`函数：生成所有需要抓取的页面URL列表，通常用于多页爬虫，这里假设了700个页面。 5. **其他辅助技巧**： - 使用`time`模块生成唯一的文件名，避免文件重名问题。 - 使用`re.sub()`函数处理URL，去除不必要的部分，使其更适合作为文件名。 学习Python爬虫时，需要注意遵守网站的robots.txt协议，尊重网站的版权，不要过度抓取或滥用资源。此外，对于大规模的抓取任务，可能还需要考虑IP代理、请求间隔、错误处理等策略，以避免被目标网站封禁。 在学习Python爬虫的过程中，遇到任何问题可以加入文中提到的交流群进行讨论，获取相关的学习资源和指导。同时，了解和掌握Python企业级需求以及如何从零基础学习Python及其相关内容也是很重要的。