python如何实现全网爬取美女图

实现全网爬取美女图，可以通过以下几个步骤：选择合适的爬虫框架、解析网页内容、处理图片存储、多线程或分布式爬取、遵守法律法规和网站爬取协议。在这几个核心步骤中，选择合适的爬虫框架是最重要的一步。选择合适的爬虫框架可以大大提高爬虫的效率和稳定性，下面将详细介绍如何选择和使用爬虫框架。

一、选择合适的爬虫框架

Python中有很多优秀的爬虫框架，如Scrapy、BeautifulSoup、Requests、Selenium等。每个框架都有其独特的优点和适用场景。

1、Scrapy

Scrapy是一个非常强大的爬虫框架，适用于复杂的爬取任务。它提供了丰富的功能，支持异步处理，能够高效地爬取大量数据。

import scrapy
class BeautySpider(scrapy.Spider):
    name = "beauty"
    start_urls = ['http://example.com']
    def parse(self, response):
        for image_url in response.css('img::attr(src)').getall():
            yield {'image_url': image_url}

2、BeautifulSoup和Requests

BeautifulSoup和Requests是两个常用的库，适用于简单的爬取任务。BeautifulSoup用于解析HTML文档，Requests用于发送HTTP请求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for img in soup.find_all('img'):
    print(img['src'])

二、解析网页内容

解析网页内容是爬虫的核心任务之一。通过分析网页的HTML结构，提取出我们需要的数据。常用的解析方法包括CSS选择器、XPath等。

1、使用CSS选择器

CSS选择器是一种简单而强大的解析方法，适用于大多数网页。

for image_url in response.css('img::attr(src)').getall():
    yield {'image_url': image_url}

2、使用XPath

XPath是一种强大的解析方法，适用于复杂的网页结构。

for image_url in response.xpath('//img/@src').getall():
    yield {'image_url': image_url}

三、处理图片存储

爬取到图片的URL之后，需要将图片下载并存储到本地。可以使用Requests库来下载图片，并使用Python的文件操作来保存图片。

import requests
def download_image(image_url, file_path):
    response = requests.get(image_url)
    with open(file_path, 'wb') as file:
        file.write(response.content)

四、多线程或分布式爬取

为了提高爬取效率，可以使用多线程或分布式爬取。Python的threading库可以实现多线程爬取，而Scrapy-Redis可以实现分布式爬取。

1、多线程爬取

多线程爬取可以显著提高爬取速度，适用于中小规模的爬取任务。

import threading
def crawl(image_url):
    download_image(image_url, 'images/' + image_url.split('/')[-1])
threads = []
for image_url in image_urls:
    thread = threading.Thread(target=crawl, args=(image_url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

2、分布式爬取

分布式爬取适用于大规模的爬取任务，能够充分利用多台机器的计算资源。

# 使用Scrapy-Redis实现分布式爬取
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider
class DistributedBeautySpider(RedisSpider):
    name = 'distributed_beauty'
    redis_key = 'beauty:start_urls'
    def parse(self, response):
        for image_url in response.css('img::attr(src)').getall():
            yield {'image_url': image_url}

五、遵守法律法规和网站爬取协议

在进行爬取操作时，必须遵守相关法律法规和网站的爬取协议（如robots.txt文件）。这不仅是为了保护网站的合法权益，也是为了防止自己的爬虫被封禁。

1、查看robots.txt文件

通过查看网站的robots.txt文件，可以了解哪些页面允许爬取，哪些页面禁止爬取。

import requests
response = requests.get('http://example.com/robots.txt')
print(response.text)

2、设置爬虫的请求头和延时

为了避免对网站造成过大压力，可以设置爬虫的请求头和延时。

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'}
response = requests.get('http://example.com', headers=headers)
time.sleep(1)  # 延时1秒

六、示例代码

综合以上步骤，我们可以编写一个完整的爬虫示例代码，实现全网爬取美女图。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
import os
import time
创建存储图片的文件夹
if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')
def download_image(image_url, file_path):
    try:
        response = requests.get(image_url, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        with open(file_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
    except Exception as e:
        print(f"Failed to download {image_url}: {e}")
def crawl(url):
    try:
        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'}
        response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        for img in soup.find_all('img'):
            image_url = img['src']
            if not image_url.startswith('http'):
                continue
            file_path = os.path.join('images', image_url.split('/')[-1])
            download_image(image_url, file_path)
            time.sleep(1)  # 延时1秒
    except Exception as e:
        print(f"Failed to crawl {url}: {e}")
需要爬取的网页列表
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2']
threads = []
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()
print("Crawling completed.")