如何用python爬图

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要用Python爬取图片，可以使用requests库获取网页内容、使用BeautifulSoup解析HTML、使用正则表达式提取图片URL、使用os库保存图片。其中，使用requests库获取网页内容是关键的一步，因为它能帮助我们访问网页并获取其中的数据。requests库是Python中一个简单而强大的HTTP库，它能够进行各种HTTP请求，并自动处理许多复杂的细节。通过requests库，我们可以轻松地获取网页的HTML内容，然后再结合其他工具进行进一步的处理。

一、使用REQUESTS库获取网页内容

使用requests库获取网页内容是爬取图片的第一步。requests库是Python中处理HTTP请求的强大工具。通过它，我们可以轻松地发送GET请求来访问网页，并获取其HTML源代码。

在开始使用requests库之前，需要确保已经安装了该库。可以通过以下命令进行安装：

pip install requests

安装完成后，我们可以使用requests库来获取网页内容。以下是一个简单的示例：

import requests
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    html_content = response.text
    print("Successfully fetched the webpage content.")
else:
    print("Failed to fetch the webpage. Status code:", response.status_code)

在这个示例中，我们使用requests.get()函数发送一个GET请求来访问目标URL。请求成功后，我们可以通过response.text获取网页的HTML内容。

二、使用BEAUTIFULSOUP解析HTML

获取到网页的HTML内容后，接下来我们需要对其进行解析，以便提取出图片的URL。这里我们使用BeautifulSoup库来完成这项任务。BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML的Python库，能够以一种Pythonic的方式处理HTML文档。

同样，在使用BeautifulSoup之前需要确保安装了该库：

pip install beautifulsoup4

安装完成后，我们可以使用BeautifulSoup解析HTML内容。以下是一个示例：

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
找到所有的img标签
img_tags = soup.find_all('img')
提取每个img标签的src属性
img_urls = [img['src'] for img in img_tags if 'src' in img.attrs]
print("Found", len(img_urls), "images.")

在这个示例中，我们首先用BeautifulSoup创建一个解析器对象，然后使用find_all()方法找到所有的标签。接着，我们从每个标签中提取src属性的值，这些值就是图片的URL。

三、使用正则表达式提取图片URL

有时候，图片的URL可能藏在其他标签中，或者src属性并不是完整的URL。在这种情况下，可以使用正则表达式来更加灵活地提取图片URL。

Python的re库提供了强大的正则表达式功能。以下是一个示例，展示如何使用正则表达式提取图片URL：

import re
假设我们已经获得了HTML内容
html_content = response.text
使用正则表达式查找所有的图片URL
img_urls = re.findall(r'<img [^>]*src="([^"]+)"', html_content)
print("Found", len(img_urls), "images using regex.")

在这个示例中，我们使用re.findall()方法查找所有符合正则表达式模式的字符串，并返回一个列表。模式r'<img [^>]*src="([^"]+)"'用于匹配标签中的src属性。

四、处理相对路径和重复的URL

在实际应用中，提取的图片URL可能是相对路径，或者存在重复的URL。在保存图片之前，我们需要对这些URL进行处理。

处理相对路径

有些网页中的图片URL可能是相对路径，而不是完整的URL。在这种情况下，我们需要将其转换为绝对路径。可以使用urllib.parse库来完成这项任务：

from urllib.parse import urljoin
base_url = 'https://example.com'
absolute_img_urls = [urljoin(base_url, url) for url in img_urls]

在这个示例中，我们使用urljoin()函数将相对路径转换为绝对路径。

去除重复的URL

为了避免下载重复的图片，我们需要去除URL列表中的重复项。可以使用Python的set数据结构来实现：

unique_img_urls = list(set(absolute_img_urls))

在这个示例中，我们将列表转换为集合以去除重复项，然后再转换回列表。

五、使用OS库保存图片

在成功提取到图片URL并处理好之后，最后一步是将图片下载并保存到本地。我们可以使用os库来创建目录，并使用requests库下载图片。

以下是一个示例，展示如何下载并保存图片：

import os
创建保存图片的目录
save_dir = 'downloaded_images'
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
for url in unique_img_urls:
    try:
        # 获取图片数据
        img_data = requests.get(url).content
        # 提取图片文件名
        img_name = os.path.basename(url)
        # 保存图片
        with open(os.path.join(save_dir, img_name), 'wb') as img_file:
            img_file.write(img_data)
        print("Downloaded:", img_name)
    except Exception as e:
        print("Failed to download image from", url, ":", e)

在这个示例中，我们首先创建一个目录来保存下载的图片。然后，遍历每个图片URL，使用requests.get()下载图片数据，并将其写入文件。

六、处理图片格式和错误

在下载图片时，我们可能会遇到一些问题，比如图片格式不支持或者下载失败。为了提高代码的鲁棒性，我们可以添加一些错误处理逻辑。

处理图片格式

在保存图片之前，我们可以检查图片的格式，以确保文件扩展名与内容一致。Pillow库可以帮助我们处理图片格式：

from PIL import Image
from io import BytesIO
for url in unique_img_urls:
    try:
        # 获取图片数据
        img_data = requests.get(url).content
        # 使用Pillow检查图片格式
        img = Image.open(BytesIO(img_data))
        img_format = img.format.lower()
        # 提取图片文件名，并替换扩展名
        img_name = os.path.basename(url).split('?')[0]  # 去掉URL中的查询参数
        img_name = os.path.splitext(img_name)[0] + '.' + img_format
        # 保存图片
        img.save(os.path.join(save_dir, img_name))
        print("Downloaded:", img_name)
    except Exception as e:
        print("Failed to download image from", url, ":", e)

在这个示例中，我们使用Image.open()打开图片，并获取其格式。然后，根据格式调整文件名的扩展名。

处理下载错误

在下载图片时，可能会遇到网络问题或者其他异常。为了避免程序崩溃，我们可以使用try-except块来捕获异常：

for url in unique_img_urls: try: # 获取图片数据 response = requests.get(url) response.raise_for_status() # 如果请求失败，抛出异常 img_data = response.content # 保存图片（之前的代码） except requests.exceptions.RequestException as e: print("Failed to download image from", url, ":", e)

在这个示例中，我们使用raise_for_status()方法来检查HTTP请求是否成功。如果请求失败，会抛出一个异常，我们可以在except块中捕获并处理。

七、提高爬虫效率和稳定性

在实际应用中，爬虫可能需要处理大量的图片下载请求。为了提高爬虫的效率和稳定性，可以考虑以下几个方面：

使用多线程或多进程

Python的threading和multiprocessing模块可以帮助我们并行下载图片，从而提高下载速度：

import threading
def download_image(url):
    # 下载图片的代码
threads = []
for url in unique_img_urls:
    thread = threading.Thread(target=download_image, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
for thread in threads:
    thread.join()

在这个示例中，我们为每个URL创建一个线程，并在每个线程中执行图片下载任务。

限制请求频率

为了避免过于频繁的请求导致被目标网站封禁，可以在每次请求之间添加延迟：

import time
for url in unique_img_urls:
    # 下载图片的代码
    time.sleep(1)  # 等待1秒

在这个示例中，我们在每次请求之间等待1秒。

使用代理和用户代理

为了隐藏爬虫的真实身份，可以使用代理服务器和自定义的用户代理：

proxies = {
    'http': 'http://your-proxy.com:port',
    'https': 'https://your-proxy.com:port',
}
headers = {
    'User-Agent': 'Your User Agent String',
}
response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)

在这个示例中，我们通过proxies参数指定代理服务器，通过headers参数指定自定义的用户代理。

八、总结与注意事项

使用Python爬取图片涉及多个步骤和技巧，包括获取网页内容、解析HTML、提取图片URL、下载和保存图片等。在实现过程中，需要注意处理图片格式、错误和请求频率等问题。

在实际应用中，还需遵循网络爬虫的相关法律法规，尊重目标网站的robots.txt文件，并确保不对目标网站造成过大的负担。合理使用爬虫技术，能够有效地帮助我们获取所需的数据，但同时也需要保持对他人权益的尊重。