本教程主要讲解如何使用Python爬虫获取京东手机页面的手机图片。首先，我们需要了解网页的结构和URL规律。京东手机页面的URL有一定的模式，例如第二页的URL是`https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page=2`，通过替换`page`参数的值，我们可以访问任意页面。
在解析网页源代码时，我们需要寻找图片链接的规律。通常，图片链接隐藏在HTML的`<img>`标签中。教程中提到，可以使用`ctrl+f`查找功能，输入手机型号来快速定位到图片链接附近的代码。注意到 `<div id="plist">` 是一个关键的标识符，它在页面中是唯一的，并且靠近我们要找的图片链接。此外，还需要识别真正的手机图片链接与非目标链接，比如带有`n7`的元素是手机图片链接，而带有`n9`的元素则不是。
为了提取正确的图片链接，我们可以使用正则表达式（regex）。在本例中，可以编写一个模式如`pat2=‘//.+?/n7/.+?\.jpg’`，这个模式匹配以`/n7/`开头并以`.jpg`结尾的URL，从而筛选出手机图片链接。对于每个页面，我们需要找到开始和结束的标志，以便正确地遍历和提取所有图片链接。教程中提到，可以搜索特定手机型号来定位页面的第一张和最后一张图片，以此确定提取范围。
在实际的Python爬虫程序中，你可以使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，然后使用BeautifulSoup或lxml等库解析HTML，配合正则表达式提取图片链接。最后，使用urllib或其他下载库下载图片。同时，要注意遵守网站的robots.txt协议，尊重网站的爬虫政策，以及合理控制爬取频率，避免对服务器造成过大的压力。
整个过程中，需要注意的关键知识点包括：
1. Python网络爬虫的基本原理和步骤。
2. URL分析和构建，理解参数与页面内容的关系。
3. HTML源码解析，通过DOM结构找到目标元素。
4. 正则表达式在数据提取中的应用，编写有效的匹配模式。
5. Python的requests库用于发送HTTP请求。
6. BeautifulSoup或lxml库解析HTML文档。
7. 使用正则表达式re模块进行文本匹配。
8. 图片下载策略，如urllib或第三方库如requests-futures。
9. 爬虫伦理，遵循网站规则，控制爬取速度。
通过实践这个教程，读者将能够掌握基本的网页爬虫技能，并能针对特定场景，如电商网站，进行图片爬取。
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