网页爬虫抓取百度图片(如何使用正则批量爬取校花网中的图片数据不同之处
)
　　我们先来看看如何抓取图片数据？
　　例如，我们现在准备爬行这只可爱的火熊。
　　
　　右键复制图片地址：
　　img_url = 'https://gimg2.baidu.com/image_ ... f9999,10000&q=a80&n=0&g=0n&fmt=jpeg?sec=1634794705&t=162f415928fef44dc6fb006639dd034d'
　　请求方法：
　　response = requests.get(url=img_url, headers=headers)
img_data = response.content # content返回的是二进制形式的响应数据
with open('1.jpg', 'wb') as f:
f.write(img_data)
　　urllib方式：
　　# 可以直接对url发起请求并且进行持久化存储
urllib.request.urlretrieve(img_url, './2.jpg')
　　以上两种爬图操作有什么区别？
　　使用 urllib 抓取图片不能用于 UA 伪装，但请求可以。使用urllib下载图片更方便，无需UA伪装！
　　使用定时批量抓取校花网络中的图片数据
　　
　　url = http://www.521609.com/daxuexiaohua
　　操作：需要解析每张图片的地址，然后发起图片地址请求
　　在写代码之前，我们先来了解一下浏览器开发者工具：
　　浏览器开发者工具中Elements和network这两个标签对应的页面源数据有什么区别？
　　
　　结论：如果在分析数据的时候需要分析页面布局，如果当前网站没有动态加载的数据，可以直接使用Elements来分析页面布局。否则只能使用网络来分析页面数据。
　　写代码前：
　　我们需要使用Elements来抓取图片地址，在源码中可以看到图片地址在node中：
　　
　　复制节点中的源代码：
　　
　　


中国传媒大学上官青桐

　　现在开始写代码：（我们的课程主要讲解爬虫的抓包方法和解析方法，具体的常规编写等基础教程，大家可以自己学习）
<p>import re
import os
# 1.捕获到当前首页的页面源码数据
url1 = &#39;http://www.521609.com/daxuexiaohua&#39;
page_text = requests.get(url=url1, headers=headers).text
# 2.从当前获取的页面源码数据中解析出图片地址，并用正则写出：
ex = &#39;.*? 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(Request对象的表单或在网页地址后面提供参数的方法提交数据)
　　Request对象的作用是与客户端交互，采集客户端的Forms、Cookies、超链接，或者采集服务器端环境变量。
　　Request对象是客户端向服务器发送一个请求，包括用户提交的信息和客户端的一些信息。客户端可以通过 HTML 表单提交数据，也可以通过在网页地址后提供参数来提交数据。
　　然后服务器通过请求对象的相关方法获取这些数据。请求的各种方法主要用于处理客户端浏览器提交的请求中的参数和选项。
　　请求收录：请求URL、请求头、请求正文等。
　　请求方式：GET/POST
　　请求url：url的全称是统一资源定位器，一个网页文档、一张图片、一段视频等可以由url唯一确定
　　请求头：User-agent：如果请求头中没有user-agent客户端配置，服务器可能会把你当成非法用户；
　　cookies：cookies用于保存登录信息
　　一般爬虫都会添加请求头
　　例如：获取百度网址的数据请求信息如下：
　　2）获取回复内容
　　爬虫程序发送请求后，如果服务器可以正常响应，就会得到一个Response，即响应；
　　响应信息包括：html、json、图片、视频等，如果没有报错，可以看到网页的基本信息。例如： 获取网页响应内容的流程如下：
　　以上内容输出的是网页的基本信息，包括html、json、图片、视频等，如下图所示：
　　响应后会返回一些响应信息，例如：
　　①响应状态
　　200：代表成功
　　301：代表跳转
　　404：文件不存在
　　403：许可
　　502：服务器错误
　　②响应头
　　set-cookie：可能不止一个，告诉浏览器保存cookie
　　③预览是网页的源代码
　　最重要的部分收录了请求资源的内容，比如网页html、图片、二进制数据等。
　　3）分析内容
　　解析html数据：解析html数据的方法有正则表达式、xpath、Beautifulsoup、pyquery等第三方解析库。
　　解析json数据：可以使用json模块解析json数据
　　解析二进制数据：以b的方式写入文件
　　4）保存数据
　　抓取到的数据以文件的形式保存在本地或者抓取到的内容直接保存在数据库中。数据库可以是 MySQL、Mongdb、Redis、Oracle 等...
　　写在最后
　　爬行的整个过程可以理解为：蜘蛛想要捕捉某个猎物——&gt;沿着丝线找到猎物——&gt;吃掉猎物；即爬网-&gt;解析-&gt;存储；
　　爬取数据过程中需要用到的参考工具如下：
　　爬虫框架：Scrapy
　　请求库：请求，硒
　　解析库：regular、beautifulsoup、pyquery
　　存储库：文件、MySQL、Mongodb、Redis...
　　那么让我们现在开始构建一个接受订单的爬虫程序
　　大家应该对我们的王者荣耀这个游戏比较熟悉了，下面我们来写一个简单的爬虫程序，轻松进门。
　　我们讲了爬虫的基本步骤。第一步是确定目标。
　　我们打开浏览器搜索王者荣耀出现这个界面
　　
　　点击进入
　　可以看到这个界面，点击我们的英雄简介
　　
　　这里是我们需要爬取的图片
　　
　　鼠标右键，点击检查
　　
　　点击小箭头，下面我们可以看到这次会议
　　点击Irene，可以看到右边的前端html代码会在a href标签下
　　
　　这就是我们需要的图片地址，那么接下来我们如何使用爬虫技术呢？
　　import requests
from pyquery import PyQuery
url="https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml"
html=requests.get(url).content
print(html)
　　
　　这已经说明我们的请求成功了，接下来我们需要解析数据
　　doc=PyQuery(html)
items=doc(&#39;.herolist>li&#39;).items()
print(items)
for item in items:
url=item.find(&#39;img&#39;).attr(&#39;src&#39;)
# print(url)
urls=&#39;https:&#39;+url
name=item.find(&#39;a&#39;).text()
print(name)
url_content=requests.get(urls).content
　　我们是根据hui html的数据来解析的，代码是这样的，大家可以自己试试
　　最后，我们需要保存数据
　　 with open(&#39;./picture/&#39;+name+&#39;.jpg&#39;,&#39;wb&#39;)as file:
file.write(url_content)
print(&#39;正在下载:%s....%s&#39;%(name,urls))
　　我们来看看结果
　　
　　
　　你学会了吗？ 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(谷歌浏览器按F12，查找标题的html代码(图)
)
　　：百度二级域名
　　p/3138733512：资源定位
　　see_lz=1&pn=1：参数see_lz：主机pn=1：第一页
　　所以上面的url分为两部分
　　基础部分：
　　参数：see_lz=1&pn=1
　　2、页面抓取
　　上代码：
　　# coding=utf-8
import urllib
import urllib2
import re
#百度贴吧爬虫类
class BDTB:
#初始化，传入基地址，是否看楼主的参数
def __init__(self, baseUrl, seeLZ):
self.baseURL = baseUrl
self.seeLZ = '?see_lz='+str(seeLZ)
#传入页码，获取该页帖子的代码
def getPage(self,pageNum):
try:
url = self.baseURL+self.seeLZ+'&pn'+str(pageNum)
request = urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(request)
result = response.read()
print(result)
return result
except urllib2.URLError,e:
if hasattr(e,"reason"):
print u"连接百度贴吧失败,错误原因",e.reason
return None
baseURL = 'http://tieba.baidu.com/p/3138733512'
bdtb = BDTB(baseURL,1)
bdtb.getPage(1)
　　这句话print(result)是输出源代码
　　运行程序：
　　
　　3、提取相关信息
　　提取贴吧标题
　　在谷歌浏览器中按F12查找标题的html代码
　　
　　纯原创我心中的NBA2014-2015赛季现役50大
　　所以我们要提取h1标签中的内容，同时指定这个类是唯一的，因为h1标签太多了。
　　正则表达式如下：
　　(.*?)',re.S)
result = re.search(pattern,str(page))
if result:
print result.group(1) # 测试输出
return result.group(1).strip()
else:
return None
　　完整代码：
<p># coding=utf-8
import urllib
import urllib2
import re
#百度贴吧爬虫类
class BDTB:
#初始化，传入基地址，是否看楼主的参数
def __init__(self, baseUrl, seeLZ):
self.baseURL = baseUrl
self.seeLZ = '?see_lz='+str(seeLZ)
#传入页码，获取该页帖子的代码
def getPage(self,pageNum):
try:
url = self.baseURL+self.seeLZ+'&pn'+str(pageNum)
request = urllib2.Request(url)
response = urllib2.urlopen(request)
result = response.read()
return result
except urllib2.URLError,e:
if hasattr(e,"reason"):
print u"连接百度贴吧失败,错误原因",e.reason
return None
#获取帖子标题
def getTitle(self):
page = self.getPage(1)
pattern = re.compile(' 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准(图))
　　2019独角兽企业重磅Python工程师招聘标准&gt;&gt;&gt;
　　
　　刚开始学习python爬虫技术，后来想在网上找一些教程看看。谁知道我搜的时候，大部分都是python2写的，新手，一般喜欢装新版本。于是写了一个简单的python3爬虫，爬取贴吧的图片。话不多说，开始吧。
　　先简单说一下知识。
　　一、什么是爬虫？
　　采集 网页上的数据
　　二、学习爬虫的作用是什么？
　　做案例分析，做数据分析，分析网页结构……
　　三、爬虫环境
　　要求：python3x pycharm
　　模块：urllib、urllib2、bs4、re
　　四、 爬虫思路：
　　1. 打开网页，获取源代码。
　　*由于多人同时爬取某个网站，会造成数据冗余和网站崩溃，所以部分网站被禁止爬取，会返回403 access denied错误信息. ----无法获取想要的内容/请求失败/IP容易被封......等
　　*解决办法：伪装——不要告诉网站我是一个脚本，告诉它我是一个浏览器。（添加任意浏览器的header信息，冒充浏览器），既然是简单的例子，那我们就不做这些无聊的操作了。
　　2. 获取图片
　　*查找功能：只查找第一个目标，查询一次
　　*Find_all 函数：查找所有相同的目标。
　　可能是解析器有问题，我们就不多说了，有问题的同学，百度，有一堆解决方法。
　　3. 保存图片地址和下载图片
　　*一种。使用urlib---urlretrieve下载（保存位置：如果和*.py文件保存在同一个地方，那么只需要文件夹名，如果在别处，则必须写绝对路径。）
　　算了，废话不多说，既然是简单的例子，那我就直接贴代码了。相信很多人都看不懂。
　　顺便提一下：您可以不定期使用 BeautifulSoup；爬虫使用常规，只需选择 Bs4 和 xpath 之一。当然，也可以组合使用，还有其他种类。
　　抓取地址：
　　代码显示如下：
　　import urllib.request
import re
import os
import urllib
#根据给定的网址来获取网页详细信息，得到的html就是网页的源代码
def getHtml(url):
page = urllib.request.urlopen(url)
html = page.read()
return html.decode(\'UTF-8\')
def getImg(html):
reg = r\'src="(.+?\.jpg)" pic_ext\'
imgre = re.compile(reg) #转换成一个正则对象
imglist = imgre.findall(html) #表示在整个网页中过滤出所有图片的地址，放在imglist中
x = 0 #声明一个变量赋值
path = \'H:\\python lianxi\\zout_pc5\\test\' #设置保存地址
if not os.path.isdir(path):
os.makedirs(path) # 将图片保存到H:..\\test文件夹中，如果没有test文件夹则创建
paths = path+\'\\\' #保存在test路径下
for imgurl in imglist:
urllib.request.urlretrieve(imgurl,\'{0}{1}.jpg\'.format(paths,x)) #打开imglist，下载图片保存在本地，
                                                                        #format格式化字符串
x = x + 1
print(\'图片已开始下载，注意查看文件夹\')
return imglist
html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/3840085725") #获取该网址网页详细信息，html就是网页的源代码
print (getImg(html)) #从网页源代码中分析并下载保存图片
　　最终效果如下：
　　
　　好了，教程到此结束，更多精彩，敬请关注：IT农民工_七晓白
　　（ps：本人也是python新手，文章如有错误请见谅） 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(
Python爬虫实现爬取百度百科词条功能)
　　Python爬虫实现爬取百度百科词条的功能
　　更新时间：2019-04-05 09:59:23 作者：Rose Nina
　　本文文章主要介绍Python爬虫实现爬取百度百科词条的功能，结合完整的示例表格分析Python爬虫的基本原理和爬取百度百科词条的步骤、网页下载、分析、数据输出等相关操作技巧，有需要的朋友可以参考
　　本文介绍了Python爬虫实现爬取百度百科词条的功能。分享给大家，供大家参考，如下：
　　Crawler 是一个自动提取网页的程序。它从万维网下载网页以供搜索引擎使用。它是搜索引擎的重要组成部分。爬虫从一个或几个初始网页的网址开始，获取初始网页上的网址。在抓取网页的过程中，它不断地从当前页面中提取新的URL并将它们放入队列中，直到满足系统的某个停止条件。爬虫的工作流程比较复杂。需要按照一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待被抓取。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页的网址，并重复上述过程，直到达到系统的某个条件时停止。另外，爬虫爬过的所有网页都会被系统存储起来进行一定的分析、过滤和索引，以备以后查询和检索。常见的爬虫框架有 Scrapy 等。
　　自定义爬虫一般包括：URL管理器、网页下载器、网页解析器、输出处理器。
　　下面我写了一个爬取百度百科词条的例子。
　　爬虫主程序入口
　　
from crawler_test.html_downloader import UrlDownLoader
from crawler_test.html_outer import HtmlOuter
from crawler_test.html_parser import HtmlParser
from crawler_test.url_manager import UrlManager
# 爬虫主程序入口
class MainCrawler():
def __init__(self):
# 初始值，实例化四大处理器：url管理器，下载器，解析器，输出器
self.urls = UrlManager()
self.downloader = UrlDownLoader()
self.parser = HtmlParser()
self.outer = HtmlOuter()
# 开始爬虫方法
def start_craw(self, main_url):
print('爬虫开始...')
count = 1
self.urls.add_new_url(main_url)
while self.urls.has_new_url():
try:
new_url = self.urls.get_new_url()
print('爬虫%d,%s' % (count, new_url))
html_cont = self.downloader.down_load(new_url)
new_urls, new_data = self.parser.parse(new_url, html_cont)
# 将解析出的url放入url管理器，解析出的数据放入输出器中
self.urls.add_new_urls(new_urls)
self.outer.conllect_data(new_data)
if count >= 10:# 控制爬取的数量
break
count += 1
except:
print('爬虫失败一条')
self.outer.output()
print('爬虫结束。')
if __name__ == '__main__':
main_url = 'https://baike.baidu.com/item/Python/407313'
mc = MainCrawler()
mc.start_craw(main_url)
　　网址管理器
　　
# URL管理器
class UrlManager():
def __init__(self):
self.new_urls = set() # 待爬取
self.old_urls = set() # 已爬取
# 添加一个新的url
def add_new_url(self, url):
if url is None:
return
elif url not in self.new_urls and url not in self.old_urls:
self.new_urls.add(url)
# 批量添加url
def add_new_urls(self, urls):
if urls is None or len(urls) == 0:
return
else:
for url in urls:
self.add_new_url(url)
# 判断是否有url
def has_new_url(self):
return len(self.new_urls) != 0
# 从待爬取的集合中获取一个url
def get_new_url(self):
new_url = self.new_urls.pop()
self.old_urls.add(new_url)
return new_url
　　网页下载器
　　
from urllib import request
# 网页下载器
class UrlDownLoader():
def down_load(self, url):
if url is None:
return None
else:
rt = request.Request(url=url, method='GET') # 发GET请求
with request.urlopen(rt) as rp: # 打开网页
if rp.status != 200:
return None
else:
return rp.read() # 读取网页内容
　　网页解析器
　　
import re
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup
# 网页解析器，使用BeautifulSoup
class HtmlParser():
# 每个词条中，可以有多个超链接
# main_url指url公共部分，如“https://baike.baidu.com/”
def _get_new_url(self, main_url, soup):
# baike.baidu.com/
# 计算机程序设计语言
new_urls = set()
# 解析出main_url之后的url部分
child_urls = soup.find_all('a', href=re.compile(r'/item/(\%\w{2})+'))
for child_url in child_urls:
new_url = child_url['href']
# 再拼接成完整的url
full_url = parse.urljoin(main_url, new_url)
new_urls.add(full_url)
return new_urls
# 每个词条中，只有一个描述内容，解析出数据（词条，内容）
def _get_new_data(self, main_url, soup):
new_datas = {}
new_datas['url'] = main_url
# 计算机程序设计语言...
new_datas['title'] = soup.find('dd', class_='lemmaWgt-lemmaTitle-title').find('h1').get_text()
# class="lemma-summary" label-module="lemmaSummary"...
new_datas['content'] = soup.find('div', attrs={'label-module': 'lemmaSummary'},
class_='lemma-summary').get_text()
return new_datas
# 解析出url和数据（词条，内容）
def parse(self, main_url, html_cont):
if main_url is None or html_cont is None:
return
soup = BeautifulSoup(html_cont, 'lxml', from_encoding='utf-8')
new_url = self._get_new_url(main_url, soup)
new_data = self._get_new_data(main_url, soup)
return new_url, new_data
　　输出处理器
　　
# 输出器
class HtmlOuter():
def __init__(self):
self.datas = []
# 先收集数据
def conllect_data(self, data):
if data is None:
return
self.datas.append(data)
return self.datas
# 输出为HTML
def output(self, file='output_html.html'):
with open(file, 'w', encoding='utf-8') as fh:
fh.write('')
fh.write('')
fh.write('')
fh.write('爬虫数据结果')
fh.write('')
fh.write('')
fh.write(
'')
fh.write('')
fh.write('URL')
fh.write('词条')
fh.write('内容')
fh.write('')
for data in self.datas:
fh.write('')
fh.write('{0}'.format(data['url']))
fh.write('{0}'.format(data['title']))
fh.write('{0}'.format(data['content']))
fh.write('')
fh.write('')
fh.write('')
fh.write('')
　　效果（部分）：
　　
　　更多Python相关内容请参考本站专题：《Python Socket编程技巧总结》、《Python正则表达式使用总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、 《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门及进阶经典教程》、《Python文件与目录操作技巧汇总》
　　我希望这篇文章对你的 Python 编程有所帮助。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(
2019年08月26日11:52:16作者瀛洲过客)
　　Python3简单爬虫抓取网页图片代码示例
　　更新时间：2019-08-26 11:52:16 作者：瀛洲国科
　　本文文章主要介绍Python3简单爬虫抓取网页图片代码示例。文章通过示例代码介绍了非常详细的例子。对大家的学习或工作有一定的参考学习价值。有需要的朋友可以参考。
　　网上有很多用python2编写的爬虫抓取网页图片的例子，但是不适合新手（新手使用python3环境，不兼容python2），
　　于是写了一个简单的例子，用Python3语法抓取网页图片。希望能帮到你，也希望你能批评指正。
　　
import urllib.request
import re
import os
import urllib
#根据给定的网址来获取网页详细信息，得到的html就是网页的源代码
def getHtml(url):
page = urllib.request.urlopen(url)
html = page.read()
return html.decode('UTF-8')
def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = imgre.findall(html)#表示在整个网页中过滤出所有图片的地址，放在imglist中
x = 0
path = 'D:\\test'
# 将图片保存到D:\\test文件夹中，如果没有test文件夹则创建
if not os.path.isdir(path):
os.makedirs(path)
paths = path+'\\' #保存在test路径下
for imgurl in imglist:
urllib.request.urlretrieve(imgurl,'{0}{1}.jpg'.format(paths,x)) #打开imglist中保存的图片网址，并下载图片保存在本地，format格式化字符串
x = x + 1
return imglist
html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")#获取该网址网页详细信息，得到的html就是网页的源代码
print (getImg(html)) #从网页源代码中分析并下载保存图片
　　以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人的区别及应用方法)
　　网络爬虫也被称为网络蜘蛛和网络机器人。它们是按照一定的规则自动浏览和检索网页信息的程序或脚本。网络爬虫可以自动请求网页并抓取所需的数据。通过处理捕获的数据，可以提取有价值的信息。
　　
　　认识爬行动物
　　我们熟悉的一系列搜索引擎都是大型网络爬虫，比如百度、搜狗、360浏览器、谷歌搜索等等。每个搜索引擎都有自己的爬虫程序。比如360浏览器的爬虫叫360Spider，搜狗的爬虫叫Sogouspider。
　　百度搜索引擎其实可以更形象地称为百度蜘蛛（Baiduspider），它每天从互联网海量信息中抓取优质信息，进行收录。当用户通过百度搜索关键词时，百度会先分析用户输入的关键词，然后从收录的网页中查找相关网页，并对网页进行排名根据排名规则。排序，最后将排序后的结果呈现给用户。在这个过程中，百度蜘蛛起到了非常关键的作用。
　　百度工程师为“百度蜘蛛”编写了相应的爬取算法。通过应用这些算法，“百度蜘蛛”可以实现相应的搜索策略，例如过滤掉重复的网页和过滤高质量的网页。应用不同的算法，爬虫的运行效率，爬取的结果会有所不同。
　　履带分类
　　爬虫可以分为三类：通用网络爬虫、聚焦网络爬虫和增量网络爬虫。
　　通用网络爬虫：是搜索引擎的重要组成部分。上面已经介绍过了，这里不再赘述。一般的网络爬虫都需要遵守robots协议。网站 通过这个协议告诉搜索引擎哪些页面可以爬取，哪些页面不允许爬取。
　　机器人协议：是一种称为“协议”的协议，不具有法律效力。它体现了互联网人的“契约精神”。行业从业者会自觉遵守约定，故又称“君子协定”。
　　专注于网络爬虫：是针对特定需求的网络爬虫程序。它与一般爬虫的区别在于，聚焦爬虫在实现网络爬取时会对网页内容进行过滤和处理，并尽量保证只爬取与需求相关的网页信息。专注于网络爬虫，大大节省了硬件和网络资源。由于保存的页面数量少，更新速度非常快，也满足了某些特定人群对特定领域信息的需求。
　　增量爬虫：指对下载的网页进行增量更新。它是一个爬虫程序，只爬取新生成或改变的网页，可以保证爬取的页面在一定程度上是最新的页面。
　　爬虫应用
　　随着互联网的飞速发展，万维网已经成为海量信息的载体。如何有效地提取和利用这些信息成为一个巨大的挑战。因此，爬虫应运而生。它不仅可以用于搜索引擎领域，还可以用于大数据分析。并在商业领域得到了大规模应用。
　　1)数据分析
　　在数据分析领域，网络爬虫通常是采集海量数据必不可少的工具。对于数据分析师来说，要进行数据分析，首先要有数据源，通过学习爬虫，可以得到更多的数据源。在采集的过程中，数据分析师可以根据自己的目的去寻找采集更有价值的数据，过滤掉那些无效的数据。
　　2)商业领域
　　对于企业来说，及时获取市场动态和产品信息至关重要。企业可以通过第三方平台购买数据，比如贵阳大数据交易所、数据堂等。当然，如果贵公司有爬虫工程师，可以通过爬虫获取自己想要的信息。
　　爬虫是一把双刃剑
　　爬虫是一把双刃剑。在给我们带来便利的同时，也给网络安全带来了隐患。一些不法分子利用爬虫在互联网上非法采集网民信息，或利用爬虫恶意攻击他人网站，造成网站瘫痪的严重后果。关于爬虫的合法使用，建议阅读《中华人民共和国网络安全法》。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(
图片有点土鳖，随手选的求大神指教，有办法解决吗？)
　　使用Node服务器发起HTTP请求无法获取百度图片
　　目标
　　在 Node.js 环境中，如果要完成一个通过 URL 将对应图片下载到服务器的功能，思路是使用 http.request 向 URL 发起请求，并将请求的图片文件保存在某个服务器的目录。
　　问题
　　但是在请求百度图片上的图片url时，即使设置了各种请求头，仍然无法请求到正确的文件，总是返回一个内容被禁止写入的html文件。
　　新问题
　　我刚刚在另一台计算机上打开时发现下面的链接是403。然而！太奇妙了！我自己电脑清了缓存，换了浏览器也能打开！为什么是这样！? 而且可以排除ip的因素，因为我可以在家里和公司开同一台电脑！(╯‵□′)╯︵┻━┻
　　图片链接是：
　　（图片有点乌龟，我随意选的）
　　附上浏览器请求信息
　　代码
　　图片链接是：
　　（图片有点乌龟，我随意选的）
　　我的请求代码：
　　// 请求图片地址
let imgRequest = http.request(requestOption,(resImg) => {
let imgData = "";
resImg.setEncoding("binary");
resImg.on("data",function(chunk) {
imgData += chunk;
});
resImg.on("end",function(){
console.log('end');
fs.writeFile(filePathName,imgData,"binary",function(err){
if(err){
//图片写入失败
res.status(500).send({error:'Can\'t download image by URL: '+imgURL});
console.log("down fail");
}else{
res.send('Dowload suceess!');
}
})
})
});
imgRequest.on("error",function(e){
//图片下载失败
res.status(500).send({error:'Can’t download image by URL: '+imgURL});
console.log(e);
});
imgRequest.end();
　　我的请求配置内容：
　　let requestOption = {
method: 'get',
hostname: "img1.imgtn.bdimg.com",
port: 80,
path: "/it/u=1794894692,1423685501&fm=23&gp=0.jpg",
timeout: 5000,
header: {
"Upgrade-Insecure-Requests": 1,
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.95 Safari/537.36",
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate, sdch",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6,zh-TW;q=0.4",
"Referer" : "http://img1.imgtn.bdimg.com/it/u=1794894692,1423685501&fm=23&gp=0.jpg",
"Host": "img1.imgtn.bdimg.com"
}
};
　　下载文件的内容
　　
403 Forbidden
403 Forbidden
JSP3/2.0.14
　　请教
　　请教各位大神，出现这个问题的原因是什么？有办法解决吗？ 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(.7点我下载scrapy框架(Windows版本)text3)
　　使用工具：Python2.7 点击我下载
　　草稿框
　　崇高的文字3
　　一。构建python（Windows版本）
　　1.Install python2.7 ---然后在cmd中输入python，如果界面如下则安装成功
　　2.集成Scrapy框架-输入命令行：pip install Scrapy
　　安装成功界面如下：
　　有很多失败，例如：
　　解决方案：
　　其他错误可以百度搜索。
　　二。开始编程。
　　1. 爬行静态 网站 没有反爬虫措施。比如百度贴吧、豆瓣书书。
　　例如-“桌面栏”中的帖子
　　python代码如下：
　　代码说明：引入了urllib和re两个模块。定义了两个函数。第一个功能是获取整个目标网页的数据，第二个功能是获取目标网页中的目标图片，遍历网页，将获取到的图片按照0开始排序。
　　注：re模块知识点：
　　爬行图片效果图：
　　默认情况下，图像保存路径与创建的 .py 位于同一目录文件中。
　　2. 使用反爬虫措施抓取百度图片。比如百度图片等等。
　　比如关键词搜索“表情包”%B1%ED%C7%E9%B0%FC&amp;fr=ala&amp;ori_query=%E8%A1%A8%E6%83%85%E5%8C%85&amp;ala=0&amp;alatpl=sp&amp;pos=0&amp;hs=2&amp;xthttps = 111111
　　图片滚动加载，前30张图片先爬取。
　　代码显示如下：
　　代码说明：导入4个模块，os模块用于指定保存路径。前两个功能同上。第三个函数使用 if 语句和 tryException。
　　爬取过程如下：
　　爬取结果：
　　注意：写python代码时注意对齐，不能混用Tab和空格，容易报错。
　　以上是本文的全部内容。希望本文的内容能给大家的学习或工作带来一些帮助。同时也希望大家多多支持！
　　文章名称：Python爬虫：通过关键词爬取百度图片 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(Python视频写了一个爬虫程序，实现简单的网页图片下载)
　　一、简介
　　这段时间我一直在学习 Python 的东西。我听说过 Python 爬虫有多强大。我现在才学会这个。跟着小乌龟的Python视频写了一个爬虫程序，可以实现简单的网页图片下载。
　　二、代码
　　__author__ = "JentZhang"
import urllib.request
import os
import random
import re
def url_open(url):
\'\'\'
打开网页
:param url:
:return:
\'\'\'
req = urllib.request.Request(url)
req.add_header(\'User-Agent\',
\'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36\')
# 应用代理
\'\'\'
proxyies = ["111.155.116.237:8123","101.236.23.202:8866","122.114.31.177:808"]
proxy = random.choice(proxyies)
proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({"http": proxy})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_support)
urllib.request.install_opener(opener)
\'\'\'
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read()
return html
def save_img(folder, img_addrs):
\'\'\'
保存图片
:param folder: 要保存的文件夹
:param img_addrs: 图片地址（列表）
:return:
\'\'\'
# 创建文件夹用来存放图片
if not os.path.exists(folder):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)
for each in img_addrs:
filename = each.split(\'/\')[-1]
try:
with open(filename, \'wb\') as f:
img = url_open("http:" + each)
f.write(img)
except urllib.error.HTTPError as e:
# print(e.reason)
pass
print(\'完毕！\')
def find_imgs(url):
\'\'\'
获取全部的图片链接
:param url: 连接地址
:return: 图片地址的列表
\'\'\'
html = url_open(url).decode("utf-8")
img_addrs = re.findall(r\'src="(.+?\.gif)\', html)
return img_addrs
def get_page(url):
\'\'\'
获取当前一共有多少页的图片
:param url: 网页地址
:return:
\'\'\'
html = url_open(url).decode(\'utf-8\')
a = html.find("current-comment-page") + 23
b = html.find("]", a)
return html[a:b]
def download_mm(url="http://jandan.net/ooxx/", folder="OOXX", pages=1):
\'\'\'
主程序（下载图片）
:param folder:默认存放的文件夹
:param pages: 下载的页数
:return:
\'\'\'
page_num = int(get_page(url))
for i in range(pages):
page_num -= i
page_url = url + "page-" + str(page_num) + "#comments"
img_addrs = find_imgs(page_url)
save_img(folder, img_addrs)
if __name__ == "__main__":
download_mm()
　　三、总结
　　因为代码中访问的网址已经使用了反爬虫算法。所以爬不出来我想要的图片，所以，就做个爬虫的笔记吧。仅供学习参考【捂脸】。 . . .
　　最后：我把jpg格式改成gif了，还是能爬到很烂的gif：
　　
　　第一张图只是反爬虫机制的占位符，没有任何内容。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(
Python3实战入门数据库篇--把爬取到的数据存到数据库)
　　# 简单的网络爬虫
from urllib import request
import chardet
response = request.urlopen("http://www.jianshu.com/")
html = response.read()
charset = chardet.detect(html)# {'language': '', 'encoding': 'utf-8', 'confidence': 0.99}
html = html.decode(str(charset["encoding"])) # 解码
print(html)
复制代码
　　由于爬取的html文档比较长，这里发个简单的帖子给大家看看
　　














..........后面省略一大堆
复制代码
　　这是Python3爬虫的简单介绍。是不是很简单？我建议你输入几次。
　　三、Python3抓取网页中的图片并将图片保存到本地文件夹
　　目标
　　import re
import urllib.request
#爬取网页html
def getHtml(url):
page = urllib.request.urlopen(url)
html = page.read()
return html
html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/3205263090")
html = html.decode('UTF-8')
#获取图片链接的方法
def getImg(html):
# 利用正则表达式匹配网页里的图片地址
reg = r'src="([.*\S]*\.jpg)" pic_ext="jpeg"'
imgre=re.compile(reg)
imglist=re.findall(imgre,html)
return imglist
imgList=getImg(html)
imgCount=0
#for把获取到的图片都下载到本地pic文件夹里，保存之前先在本地建一个pic文件夹
for imgPath in imgList:
f=open("../pic/"+str(imgCount)+".jpg",'wb')
f.write((urllib.request.urlopen(imgPath)).read())
f.close()
imgCount+=1
print("全部抓取完成")
复制代码
　　迫不及待想看看有哪些美图被爬了
　　
　　爬24个女孩的照片真是太容易了。是不是很简单。
　　四、Python3抓取新闻网站新闻列表
　　这里稍微复杂一点，我给大家解释一下。
　　
　　分析上图，我们要抓取的信息在div中的a标签和img标签中，所以我们要考虑的就是如何获取这些信息
　　这里要用到我们导入的BeautifulSoup4库，这里是关键代码
　　# 使用剖析器为html.parser
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 获取到每一个class=hot-article-img的a节点
allList = soup.select('.hot-article-img')
复制代码
　　上面代码得到的allList就是我们要获取的新闻列表，抓到的如下
　　[
<a href=span"/article/211390.html"/span target=span"_blank"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214982.html"/span target=span"_blank"/span title=span"TFBOYS成员各自飞，商业价值天花板已现？"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/213703.html"/span target=span"_blank"/span title=span"买手店江湖"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214679.html"/span target=span"_blank"/span title=span"iPhone X正式告诉我们，手机和相机开始分道扬镳"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214962.html"/span target=span"_blank"/span title=span"信用已被透支殆尽，乐视汽车或成贾跃亭弃子"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214867.html"/span target=span"_blank"/span title=span"别小看“搞笑诺贝尔奖”，要向好奇心致敬"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214954.html"/span target=span"_blank"/span title=span"10 年前改变世界的，可不止有 iPhone | 发车"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214908.html"/span target=span"_blank"/span title=span"感谢微博替我做主"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/215001.html"/span target=span"_blank"/span title=span"苹果确认取消打赏抽成，但还有多少内容让你觉得值得掏腰包？"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214969.html"/span target=span"_blank"/span title=span"中国音乐的“全面付费”时代即将到来？"/span>
</a>
,
<a href=span"/article/214964.html"/span target=span"_blank"/span title=span"百丽退市启示录：“一代鞋王”如何与新生代消费者渐行渐远"/span>
</a>
]
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　　这里的数据是抓到的，但是太乱了，还有很多不是我们想要的，下面就是通过遍历提取我们的有效信息
　　#遍历列表，获取有效信息
for news in allList:
aaa = news.select('a')
# 只选择长度大于0的结果
if len(aaa) > 0:
# 文章链接
try:#如果抛出异常就代表为空
href = url + aaa[0]['href']
except Exception:
href=''
# 文章图片url
try:
imgUrl = aaa[0].select('img')[0]['src']
except Exception:
imgUrl=""
# 新闻标题
try:
title = aaa[0]['title']
except Exception:
title = "标题为空"
print("标题",title,"\nurl：",href,"\n图片地址：",imgUrl)
print("==============================================================================================")
复制代码
　　这里添加了异常处理，主要是因为有些新闻可能没有标题，没有网址或图片。如果不进行异常处理，可能会导致我们的爬行中断。
　　过滤后的有效信息
　　标题 标题为空
url： https://www.huxiu.com/article/211390.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 TFBOYS成员各自飞，商业价值天花板已现？
url： https://www.huxiu.com/article/214982.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 买手店江湖
url： https://www.huxiu.com/article/213703.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 iPhone X正式告诉我们，手机和相机开始分道扬镳
url： https://www.huxiu.com/article/214679.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 信用已被透支殆尽，乐视汽车或成贾跃亭弃子
url： https://www.huxiu.com/article/214962.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 别小看“搞笑诺贝尔奖”，要向好奇心致敬
url： https://www.huxiu.com/article/214867.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 10 年前改变世界的，可不止有 iPhone | 发车
url： https://www.huxiu.com/article/214954.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 感谢微博替我做主
url： https://www.huxiu.com/article/214908.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 苹果确认取消打赏抽成，但还有多少内容让你觉得值得掏腰包？
url： https://www.huxiu.com/article/215001.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 中国音乐的“全面付费”时代即将到来？
url： https://www.huxiu.com/article/214969.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
标题 百丽退市启示录：“一代鞋王”如何与新生代消费者渐行渐远
url： https://www.huxiu.com/article/214964.html
图片地址： https://img.huxiucdn.com/artic ... /210/|imageMogr2/strip/interlace/1/quality/85/format/jpg
==============================================================================================
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　　这里我们抓取新闻网站新闻信息就大功告成了，下面贴出完整代码
　　from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import request
import chardet
url = "https://www.huxiu.com"
response = request.urlopen(url)
html = response.read()
charset = chardet.detect(html)
html = html.decode(str(charset["encoding"])) # 设置抓取到的html的编码方式
# 使用剖析器为html.parser
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 获取到每一个class=hot-article-img的a节点
allList = soup.select('.hot-article-img')
#遍历列表，获取有效信息
for news in allList:
aaa = news.select('a')
# 只选择长度大于0的结果
if len(aaa) > 0:
# 文章链接
try:#如果抛出异常就代表为空
href = url + aaa[0]['href']
except Exception:
href=''
# 文章图片url
try:
imgUrl = aaa[0].select('img')[0]['src']
except Exception:
imgUrl=""
# 新闻标题
try:
title = aaa[0]['title']
except Exception:
title = "标题为空"
print("标题",title,"\nurl：",href,"\n图片地址：",imgUrl)
print("==============================================================================================")
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　　获取到数据后，我们需要将数据存储到数据库中。只要存储在我们的数据库中，并且数据库中有数据，我们就可以进行后续的数据分析和处理。也可以使用爬取的文章，给app提供新闻api接口，当然这是后话了。自学Python数据库操作后，会写一篇文章《Python3数据库实战介绍---将爬取到的数据保存到数据库》 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(绝大部分如何抓取一个网站新产生的URL，URL等等？)
　　写爬虫有很多苦恼的地方，比如：
　　1. 访问频率太高，受限；
　　2. 如何大量找到这个网站的网址；
　　3.如何抓取一个网站新生成的URL等；
　　
　　这些问题困扰着爬虫。如果有大量离散的IP和账号，这些都不是问题，但大多数公司不具备这个条件。
　　我们工作中编写的爬虫大多是一次性的、临时的任务，需要你快速完成工作。当你遇到上述情况时，尝试查看robots.txt文件。
　　举个栗子：
　　老板给你分配任务，捕捉豆瓣每天生成的影评、书评、群帖、同城帖、个人日志。
　　想想这个任务有多大。豆瓣拥有1.6亿注册用户。对于抓取个人日志的任务，您必须每天至少访问一次每个人的主页。
　　这将不得不每天访问1. 6 亿次，并且不计算群组/同城帖子。
　　设计一个普通的爬虫不能依靠几十个IP来完成任务。
　　先看robots.txt
　　当boss给你以上任务的时候，靠你的两把枪，你是怎么完成的，不要跟boss讲技术，他不懂，他只想要结果。
　　我们来看看豆瓣的robots.txt
　　/机器人.txt
　　
　　看图片上面的红框，里面有两个sitemap文件
　　打开 sitemap_updated_index 文件并查看：
　　
　　有一个一个的压缩文件。里面是豆瓣头一天新生成的影评、书评、帖子等。有兴趣的可以打开压缩文件看看。
　　换句话说，你只需要每天访问robots.txt中的站点地图文件，就可以知道哪些URL是新生成的。
　　无需遍历豆瓣网站上的数亿个链接，大大节省了您的爬虫时间和爬虫设计的复杂度，同时也降低了豆瓣网站的带宽消耗。这是双赢的，哈哈。
　　robots.txt 的站点地图文件找到了获取新生成的 网站 URL 的方法。沿着这个思路也可以解决查找大量URL的问题网站。
　　再给一个栗子：
　　老板给你另一个任务。老板说上次豆瓣发的新帖需要很多IP。这一次，我给你1000个IP，捕捉天眼查过的千万家企业的商业信息。.
　　看了这么多IP，流口水了，但是分析网站后发现，这种网站的爬取入口很少（爬取入口是指频道页面，聚合很多链接）。）。
　　获取保留的 URL 很容易，而且查看这么多 IP 也不是很忙。
　　如果性能发现这个网站几万甚至几十万个URL，放到等待队列中，就可以让这么多IP作业爆满，不偷懒。
　　我们来看看他的 robots.txt 文件：
　　/机器人.txt
　　
　　
　　打开红框处的站点地图，有3万个公司网址，上图是1月3日生成的，网址是按年月日生成的，可以把网址改成1月2日，就可以看到再说一遍，2号站点地图中有数万个公司网址，因此您可以找到数十万个种子网址供您抓取。
　　PS：上面的sitemap其实可以解决天眼查新更新新生成的URL爬取的问题。
　　一个小技巧不仅降低了爬虫设计的复杂度，还降低了对方的带宽消耗。
　　这在工作中非常适用。在工作中，你不在乎你使用的框架有多好，只在乎你做事有多快，有多好。
　　如果你善于查看 robots.txt 文件，你会发现一些独特的东西。
　　- 超过 - 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(网页爬虫抓取百度图片？如何更换某网站图片背景图片)
　　网页爬虫抓取百度图片？如何更换背景图片？网站登录页面经常需要爬取某网站的所有图片这样就可以在任何网站搜索到想要的图片。今天给大家分享的就是如何更换某网站图片背景的。
　　一、先访问该网站的登录页面，
　　二、点击下图红框处保存登录到自己网站的账号、密码。这一步是为了方便后续再访问网站。
　　三、然后再访问某个网站即可搜索到图片。
　　python教程|tutorialspython教程|tutorial
　　1.到你喜欢的网站下载图片（右键-》更换图片）2.到uc浏览器图库网址->把图片拖到uc网址的评论框里
　　亲，你要怎么做呢？我是做广告的，
　　去谷歌里搜图片看看，
　　你可以关注下的js
　　这些软件是可以去网站选择图片的，我看了下，有以下几个app：1百度应用里搜索框右下角有个更换背景图片的，这个是可以更换图片背景的2搜索框里就有，
　　这个我能回答我一下，以前很多年前各大手机网站都可以免费换名片背景，推荐你去下个，在搜索框里输入“换背景”，就可以直接变名片背景。网站大多都是在需要背景时从来不收费，比如我就是去年换了张智能手机的主页， 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(基于python写的一个爬虫程序，能实现简单的网页图片下载)
　　今天给大家分享一个基于python的爬虫程序，可以实现简单的网页图片下载。具体示例代码请参考以下文章
　　代码显示：
　　&#39;&#39;&#39;
在学习过程中有什么不懂得可以加我的python学习交流扣扣qun，934109170，群里有不错的学习教程、开发工具与电子书籍。
&#39;&#39;&#39;
__author__ = "JentZhang"
import urllib.request
import os
import random
import re
def url_open(url):
&#39;&#39;&#39;
打开网页
:param url:
:return:
&#39;&#39;&#39;
req = urllib.request.Request(url)
req.add_header(&#39;User-Agent&#39;,
&#39;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.75 Safari/537.36&#39;)
# 应用代理
&#39;&#39;&#39;
proxyies = ["111.155.116.237:8123","101.236.23.202:8866","122.114.31.177:808"]
proxy = random.choice(proxyies)
proxy_support = urllib.request.ProxyHandler({"http": proxy})
opener = urllib.request.build_opener(proxy_support)
urllib.request.install_opener(opener)
&#39;&#39;&#39;
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read()
return html
def save_img(folder, img_addrs):
&#39;&#39;&#39;
保存图片
:param folder: 要保存的文件夹
:param img_addrs: 图片地址（列表）
:return:
&#39;&#39;&#39;
# 创建文件夹用来存放图片
if not os.path.exists(folder):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)
for each in img_addrs:
filename = each.split(&#39;/&#39;)[-1]
try:
with open(filename, &#39;wb&#39;) as f:
img = url_open("http:" + each)
f.write(img)
except urllib.error.HTTPError as e:
# print(e.reason)
pass
print(&#39;完毕！&#39;)
def find_imgs(url):
&#39;&#39;&#39;
获取全部的图片链接
:param url: 连接地址
:return: 图片地址的列表
&#39;&#39;&#39;
html = url_open(url).decode("utf-8")
img_addrs = re.findall(r&#39;src="(.+?\.gif)&#39;, html)
return img_addrs
def get_page(url):
&#39;&#39;&#39;
获取当前一共有多少页的图片
:param url: 网页地址
:return:
&#39;&#39;&#39;
html = url_open(url).decode(&#39;utf-8&#39;)
a = html.find("current-comment-page") + 23
b = html.find("]", a)
return html[a:b]
def download_mm(url="http://jandan.net/ooxx/", folder="OOXX", pages=1):
&#39;&#39;&#39;
主程序（下载图片）
:param folder:默认存放的文件夹
:param pages: 下载的页数
:return:
&#39;&#39;&#39;
page_num = int(get_page(url))
for i in range(pages):
page_num -= i
page_url = url + "page-" + str(page_num) + "#comments"
img_addrs = find_imgs(page_url)
save_img(folder, img_addrs)
if __name__ == "__main__":
download_mm()
　　总结
　　因为代码中访问的URL已经使用了反爬虫算法。所以爬不出来我想要的图片，所以，就做个爬虫的笔记吧。仅供学习参考【捂脸】。. . .
　　最后：我把jpg格式改成gif，还是可以爬到很烂的gif：
　　
　　第一个是反爬虫机制的图片占位符，完全没有任何内容
　　以上就是小编为大家介绍的Python爬虫抓取网页图片的方法。我希望它会对你有所帮助。如果有什么问题，请给我留言，小编会及时回复您。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(学习Python爬虫模块的基本结构编写爬虫程序的必备知识)
　　爬虫程序之所以能够抓取数据，是因为爬虫可以对网页进行分析，从网页中提取出想要的数据。在学习Python爬虫模块之前，我们有必要熟悉网页的基本结构，这是编写爬虫程序的必备知识。
　　网上的初步教程：这里
　　静态/动态的一个重要区别是是否需要连接后端数据库，
　　由于静态网页的内容比较固定，不需要连接后端数据库，响应速度非常快。但是静态网页更新比较麻烦，每次更新都需要重新加载整个网页。
　　动态页面利用“动态页面技术”与服务器交换少量数据，从而实现网页的异步加载。我们来看一个具体的例子：
　　打开百度图片()，搜索Python。当您滚动鼠标滚轮时，网页将自动从服务器数据库加载数据并呈现页面。这是动态网页和静态网页之间最基本的区别。如下：
　　
　　除了 HTML 标记语言，动态网页还收录一些特定功能的代码。这些代码使浏览器和服务器能够交互。服务端会根据客户端的不同请求生成网页，涉及到数据库连接、访问、查询等一系列IO操作，因此响应速度比静态网页稍差。
　　注：一般网站通常采用动静结合的方式来达到平衡状态。
　　当然，动态网页也可以是纯文字，页面中还可以收录各种动画效果。这些只是网络内容的表达。其实不管网页有没有动态效果，只要使用了动态网站技术，那么这个网页就叫做动态网页。
　　\[问答\]
　　爬取动态网页的过程比较复杂，需要动态抓包获取客户端与服务器交互的JSON数据。抓包时可以使用谷歌浏览器开发者模式（快捷键：F12）Network选项，然后点击XHR找到获取JSON数据的URL，如下图：
　　
　　或者你可以使用专业的抓包工具Fiddler。动态网页的数据抓取将在后续内容中详细讲解。
　　【网络爬虫学习】一个网页的基本结构
　　原来的： 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(搜索引擎1聚焦爬虫工作原理及关键技术概述(组图))
　　网络爬虫技术简介 随着互联网的飞速发展，万维网已经成为海量信息的载体。如何有效地提取和利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎，如传统的通用搜索引擎AltaVista、百度、雅虎！谷歌等作为辅助人们检索信息的工具，成为用户访问万维网的入口和向导。但是，这些通用的搜索引擎也有一定的局限性，例如：
　　（1)不同领域、不同背景的用户往往有不同的检索目的和需求。一般搜索引擎返回的结果中含有大量用户不关心的网页。
　　（2)通用搜索引擎的目标是最大化网络覆盖。有限的搜索引擎服务器资源和无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
　　（3) 随着万维网上数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图像、数据库、音视频多媒体等不同数据大量出现，一般的搜索引擎往往对此无能为力。具有密集信息内容和一定结构的数据。很好地发现和获得。
　　（4) 大多数通用搜索引擎都提供基于关键字的搜索，难以支持基于语义信息的查询。
　　为了解决上述问题，针对相关网络资源进行针对性抓取的聚焦爬虫应运而生。Focus Crawler 是一个自动下载网页的程序。它根据建立的爬取目标有选择地访问万维网上的网页和相关链接，以获取所需的信息。与通用网络爬虫不同，聚焦爬虫不追求大的覆盖范围，而是将目标设定为抓取与特定主题内容相关的网页，并为面向主题的用户查询准备数据资源。
　　1 重点介绍爬虫的工作原理及关键技术概述
　　网络爬虫是一种自动提取网页的程序。它从万维网下载网页以供搜索引擎使用。它是搜索引擎的重要组成部分。传统爬虫从一个或几个初始网页的网址开始，获取初始网页上的网址。在抓取网页的过程中，不断地从当前页面中提取新的URL并放入队列中，直到满足系统的某个停止条件，如图所示。流程图如图1(a)所示。聚焦爬虫的工作流程比较复杂。需要按照一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接，放入URL队列等待被抓取。然后，它会根据一定的搜索策略从队列中选择下一个要抓取的网页的URL，重复上述过程，直到达到系统的某个条件时停止，如图1（b）所示。另外，爬虫爬过的所有网页都会被系统存储起来，进行一定的分析、过滤、索引，以备以后查询检索；对于专注的爬虫，这个过程中得到的分析结果还是可以对后续的爬虫过程给出反馈和指导的。 这个过程中得到的分析结果还是有可能对后续的爬取过程给出反馈和指导的。 这个过程中得到的分析结果还是有可能对后续的爬取过程给出反馈和指导的。
　　与一般网络爬虫相比，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
　　（1) 爬取目标的描述或定义；
　　(2)网页或数据的分析和过滤；
　　（3) URL 搜索策略。
　　爬取目标的描述和定义是确定如何制定网页分析算法和网址搜索策略的基础。网页分析算法和候选网址排序算法是决定搜索引擎提供的服务形式和网页抓取行为的关键。这两部分的算法是密切相关的。
　　2 捕获目标描述
　　现有的聚焦爬虫对爬取目标的描述可以分为三种类型：基于目标网页的特征、基于目标数据模型和基于领域概念。
　　爬虫根据目标网页的特征抓取、存储和索引的对象一般为网站或网页。根据种子样品的获取方式，可分为：
　　(1） 预先给定的初始抓取种子样本；
　　（2）预先给定的网页分类目录和分类目录对应的种子样本，如Yahoo!分类结构等；
　　（3）由用户行为决定的抓取目标示例，分为：
　　a) 用户浏览过程中显示标记的抓样；
　　b) 通过用户日志挖掘获取访问模式和相关样本。
　　其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征等。
　　现有的聚焦爬虫描述或定义爬取目标可以分为三种类型：基于目标网页特征、基于目标数据模式和基于领域概念。
　　爬虫根据目标网页的特征抓取、存储和索引的对象一般为网站或网页。具体方法可以分为：（1）预先给定的初始抓种子样本；（2）预先给定的网页分类目录和分类目录对应的种子样本），如Yahoo!分类结构等；（3）用户行为确定的爬取目标示例。其中，网页特征可以是网页的内容特征，也可以是网页的链接结构特征，等等. 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(作品名称：多平台图片爬虫行业：医疗健康(组图))
　　项目经验
　　作品名称：今日头条新闻爬虫
　　行业：新闻媒体
　　作品描述：
　　• 该项目意识到数据库中存储了近百万条新闻和信息。
　　• 实现增量爬取，及时爬取新的新闻信息或新版块。
　　• 实现重复数据删除，不再重复抓取已经爬到库中的新闻。
　　• 使用百度云进行最终数据存储。
　　作品名称：多平台图片爬虫
　　行业：医疗保健
　　作品描述：
　　• 本项目为AI项目提供数据集，实现一图一物、一图多物识别。
　　• 图片来源多，包括百度图片、堆糖网等。
　　• 近 100,000 张图片被捕获并存储在数据库中。
　　• 对食品中可能出现的场景进行拍摄后，按顺序编号保存。
　　• 要求能够实现关键词抓取，如：餐桌、桌布、厨房等。
　　作品名称：南加手机应用爬虫
　　行业：生活服务
　　作品描述：
　　• 项目采集南加APP首页频道、国际频道、体育频道等相关频道的新闻信息。
　　• 该项目已将近 900,000 条新闻和信息抓取到数据库中。
　　• 项目采用广度优先的方式，先抓取所有新闻频道下的网址（URLs），然后在每个频道下采集 特定新闻。
　　• 爬虫维护，无论是PC端还是手机端，实现对爬虫进度的实时监控。
　　• 上图显示了数据捕获和清理的过程。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(记录一下本次代码的坑点代码实现架构(图))
　　免责声明：如需转载本文文章，请私聊并在文章第一处注明出处。本代码未经授权不得用于获取商业价值，否则后果自负。
　　这次的需求大概是从百度图片中抓取任意分类图片。考虑到有些图片的资源不是很好，而且因为百度搜索的相关性会越来越低，所以我会要求每个分类爬取的数据量控制在600，实际爬下来，每个分类是约500张图片。
　　实现架构
　　我们来看看这段代码的实现架构：
　　
　　我们来看看main方法：
　　package mainmethon;
import httpbrowser.CreateUrl;
import savefile.ImageFile;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import static java.lang.System.out;
/**
* Created by hg_yi on 17-5-16.
*
* 测试数据：image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=bird&
*
* 在多线程进行下载时，需要向线程中传递参数，此时有三种方法，我选择的第一种，设计构造器
*/
public class major {
public static void main(String[] args) {
int sum = 0;
List urlMains = new ArrayList();
List imageUrls = new ArrayList();
//首先得到10个页面
urlMains = CreateUrl.CreateMainUrl();
out.println(urlMains.size());
for(String urlMain : urlMains) {
out.println(urlMain);
}
//使用Jsoup和FastJson解析出所有的图片源链接
imageUrls = CreateUrl.CreateImageUrl(urlMains);
for(String imageUrl : imageUrls) {
out.println(imageUrl);
}
//先创建出每个图片所属的文件夹
ImageFile.createDir();
int average = imageUrls.size()/10;
//对图片源链接进行下载（使用多线程进行下载）创建进程
for(int i = 0; i < 10; i++){
int begin = sum;
sum += average;
int last = sum;
Thread image = null;
if(i < 9) {
image = new Thread(new ImageFile(begin, last,
(ArrayList) imageUrls));
} else {
image = new Thread(new ImageFile(begin, imageUrls.size(),
(ArrayList) imageUrls));
}
image.start();
}
}
}
　　main方法中每个方法的解释已经很清楚了，这里不再赘述。
　　记录一下这段代码的坑
　　对于这段代码的实现，修复bug时间最长的是这段代码：
　　try {
URL url = new URL(imageUrls.get(i));
URLConnection conn = url.openConnection();
conn.setConnectTimeout(1000);
conn.setReadTimeout(5000);
conn.connect();
inputStream = conn.getInputStream();
} catch (Exception e) {
continue;
}
　　这段代码的主要作用是下载图片，请求图片的源地址，然后作为输入流使用。在进行超时设置和异常处理之前，会出现链接超时和读取超时两个错误。当时也用httpclient重写，结果还是报错。最后，使用超时设置。如果超过时间还没有发起URL请求，则发起下一个URL请求，直接放弃该请求。600张图片，最后只能爬500张，原因在这里。
　　源码链接
　　使用多线程抓取百度图片 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(小编的常见几种：深度优先策略和广度优先)
　　网络爬虫是指按照一定的规则自动抓取互联网信息的程序组件或脚本程序。在搜索引擎中，网络爬虫是搜索引擎查找和爬取文档的自动化程序。网络爬虫是人员应该学习的基础知识之一。了解和理解网络爬虫有助于更好地优化网站。
　　
　　我们知道搜索引擎架构的两个目标是有效性和效率，这也是对网络爬虫的要求。面对数以亿计的网页，重复性内容非常高。在SEO行业，重复率可能在50%以上。网络爬虫面临的问题是提高效率和效果。它需要在一定时间内获得更多的高质量页面。放弃那些原创度低的页面，复制内容，拼接内容等。
　　一般来说，网络爬虫的爬取策略有以下三种： a．广度优先：在开始进入下一层之前搜索当前页面上的所有链接；湾 Best first，基于一定的网页分析算法，如链接算法和页面权重算法等，先抓取更有价值的页面；C。深度优先，沿着一个链接爬行，直到一个页面上没有更多的链接，然后开始爬行另一个。但是爬取一般都是从种子网站开始的。如果采用这种形式，被爬取的页面质量可能会越来越低，所以这种策略用的比较少。有许多类型的网络爬虫。下面小编简单介绍一下常见的：
　　1）通用网络爬虫
　　一般的网络爬虫，也称“全网爬虫”，从一些种子网站开始爬取，逐渐扩展到整个互联网。
　　一般网络爬虫策略：深度优先策略和广度优先策略。
　　2）专注于网络爬虫
　　聚焦网络爬虫，也称为“主题网络爬虫”，预先选择一个（或多个）相关主题，只对此类相关页面进行爬取和爬取。
　　聚焦网络爬虫策略：聚焦网络爬虫增加了链接和内容评估模块，所以其抓取策略的关键是在抓取前对页面的链接和内容进行评估。
　　3）增量网络爬虫
　　增量网络爬虫是指更新已经收录的页面，爬取新的页面和有变化的页面。
　　增量爬虫策略：广度优先策略和PageRank优先策略等。
　　4）深网爬虫
　　搜索引擎蜘蛛可以抓取和抓取的页面称为“表面网页”，而一些无法通过静态链接获取的页面称为“深层网页”。深网爬虫是抓取深网页面的爬虫系统。 查看全部

　　网页爬虫抓取百度图片(百度蜘蛛程序的工作原理是什么？如何做好SEO)
　　百度蜘蛛是百度搜索引擎的智能机器人程序，它按照一定的规则，自行发出指令来采集互联网上的网页信息。每个搜索引擎都会有一个独立的蜘蛛程序，模拟手动访问网站的方式来评估和审查你的网站。如果是优质内容，则是收录，并放入索引库，等待用户搜索调用，最后按一定规则排序。一、百度蜘蛛程序的工作原理
　　百度蜘蛛程序分为多种类型，如：普通爬虫、聚焦爬虫、增量爬虫、深网爬虫、图片爬虫、视频爬虫、广告爬虫、推广爬虫等，每个爬虫执行的任务也仅限于其对应的领域，采用分工协作的方式抓取网站资源。各种蜘蛛的工作原理大致相同，大致可以分为以下四个步骤：
　　1.抓取网页
　　蜘蛛首先从索引区开始抓取互联网上的网页链接。初始蜘蛛抓取整个网络的链接，没有针对性和目的性。
　　2.过滤（收录）
　　蜘蛛将抓取到的网页放入索引库进行过滤过滤，对符合算法和规则的内容进行索引，剔除不符合要求的内容，并存储一部分内部权力用于二次筛选和过滤。继续循环
　　3. 索引
　　很多站长会发现他们的网站收录不等于索引，有的新手站长认为收录等于索引。事实上，事实并非如此。一般来说，收录 比索引大。因为只有收录的文章才有资格被索引，所以被搜索引擎爬取并符合推荐的文章才会进入索引。
　　
　　4. 排名秀
　　这是SEO的最终目标，也是蜘蛛爬取网页过程的最后一步。在索引区文章，搜索引擎会统一分类、归档、排序，然后将内容反馈给搜索用户。SEOer要做的就是把搜索引擎算法推荐给用户的文章索引排在一个比较好的位置，从而实现我们的流量转化，体现SEO的价值。
　　二、如何吸引蜘蛛爬行
　　1.保持定期内容更新
　　对于搜索引擎蜘蛛来说，如果一个网站几个月没有更新任何内容，突然有一天心血来潮更新了几篇文章。文章，不要指望搜索引擎蜘蛛能够立即去做 注意它的存在，因为在它的印象中，你的网站是个“死虫子”，对它来说吸引力不够。
　　一般来说，如果你想让搜索引擎蜘蛛频繁抓取你的网站内容，你需要保持良好的更新习惯，每周3篇以上原创文章。
　　2.更新更多原创文章
　　原创文章比抄袭或伪原创文章更有价值。搜索引擎索引库空间有限，不可能把互联网上的所有网页都存储在里面，所以蜘蛛会区分重复的内容。如果一个网站的内容很大一部分是从其他地方转载过来的，蜘蛛过来发现之前几次都是这么低质量的内容，这会减轻你的体重。可能你一个月的这个时候就离开了，因为来找你是浪费时间，而且收录也会浪费空间。
　　3.打造价值外链
　　建立有价值的外链有利于吸引搜索引擎蜘蛛。因为蜘蛛在互联网上的爬行方式和现实中蜘蛛在蜘蛛网上的爬行方式是一样的，从一个节点爬到另一个节点，而这个节点就是一个超链接。链接是链接网页的桥梁。说得更形象一点，超链接就是蜘蛛网链接网页，供蜘蛛在互联网上来回穿梭。对于一个新网站来说，建立外链是吸引蜘蛛比较重要的方式之一。
　　以上是关于蜘蛛程序原理以及如何吸引搜索引擎蜘蛛的一些内容。因材施教，量身定制，是迎合蜘蛛程序喜好的基本任务。在网页内容更新、内外链接等基础优化后，后续的高级SEO优化才能发挥应有的效果。注意：让蜘蛛爬到你的 网站 是一件好事，但不要越多越好。就像有100万人同时访问你的网站，服务器压力会很大。这样一来，网站的访问被延迟了，所以蜘蛛的访问次数也必须控制。 查看全部