PaddlePaddle Python教程：实战爬取《青春有你2》选手图片与信息

在PaddlePaddle（飞桨）的Python教学系列中，第2天的作业内容是爬取《青春有你2》选手的信息，包括图片。这项任务涉及到了实际的Web爬虫技术应用，特别是在深度学习项目中数据采集的重要性。深度学习项目的初期往往需要大量的有标签、高质量数据，而爬虫程序在此过程中扮演了关键角色。 作业的具体要求是编写Python代码，利用requests和BeautifulSoup库来访问百度百科页面（<https://baike.baidu.com/item/青春有你第二季>），抓取选手图片并将其保存。首先，学生需要了解如何使用requests模块发送HTTP请求，获取网页内容。requests.get()函数是基础工具，它能够模拟浏览器行为向目标站点发送GET请求并获取响应。 然后，通过BeautifulSoup库解析接收到的HTML响应数据。BeautifulSoup允许用户指定解析器，如使用"html.parser"或更高效的'lxml'解析器，以便找到并提取出包含图片链接的部分。在实际操作中，可能需要定位到选手图片所在的特定HTML元素，例如`<img>`标签，并提取其`src`属性，即图片的URL。 完成图片抓取后，代码还需要进一步处理，将图片下载并存储到本地。这通常通过requests库的`stream=True`选项配合file-like对象（如io.BytesIO）实现，以分块下载图片，避免一次性加载大文件导致内存溢出。 此外，作业还要求学生打印出所有爬取图片的绝对路径和图片总数。这部分代码已经给出了示例，但需要确保运行时能正确显示结果，以验证爬虫功能的正确性。 这个任务综合运用了Python的网络请求库requests和数据解析库BeautifulSoup，旨在让学生熟悉Web数据抓取的基本步骤，包括发送请求、解析响应、提取数据和保存数据。在这个过程中，学生将理解深度学习项目中数据预处理的初步工作，以及如何利用Python的工具高效地从互联网获取所需信息。