IT数码 购物 网址 头条 软件 日历 阅读 图书馆
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁
 
   -> Python知识库 -> 简易爬虫教程爬取4K高清图片 -> 正文阅读

[Python知识库]简易爬虫教程爬取4K高清图片

?

1.1 网址

#?谷歌浏览器http://www.netbian.com/weimei/

1.2?查看网页源代码

#?1?直接获取会遇到防火墙,添加verify=False去掉安全认证# 2 response.encoding = 'gbk'需要考虑原页面的代码# 查看代码中charest然后设定格式
*-?网址特点需要二进宫,进入该网址然后将结果输出

爬取数据

2.1 导入包

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup

2.2 获取数据

url= 'http://www.netbian.com/weimei/'headers = {    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36"}
#?获取主页面的页面的源代码并处理文字response = requests.get(url,headers=headers,verify=False)response.encoding = 'gbk'print(response.text)

2.3 解析数据

#?主页面的源代码交给bs4domain = 'http://www.netbian.com/'main_page = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")a_list = main_page.find("div",class_="list").find_all("a")   # 范围第一次缩小a_list??????

*-?提取到的内容:href="/desk/23552.htm"
*- 实际网址:http://www.netbian.com/desk/23552.htm
*- 解决思路domain = 'http://www.netbian.com/'href?=?domain?+?b 获取第二次爬取的链接进入子链接后查看网页源代码——>通过获取信息下载该图片

2.4 下载数据

# 获取子页面的链接并进入子页面for a  in a_list:    b = a.get("href").strip("/")    if b.startswith('desk'):     # 判断开头????????href?=?domain?+?b????????#?直接通过get获取相关图片的链接???????????????????????????????????????????        child_response = requests.get(href,headers=headers,verify=False)    child_response.encoding = 'gbk'    child_page_text = child_response.text         # 获取子页面的内容
    child_page = BeautifulSoup(child_page_text,"html.parser")????div?=?child_page.find("div",class_="endpage")???#?范围第二次缩小
????img?=?div.find("img")??????????#?发现整个链接前一个????src?=?img.get("src")???????????#??需要什么属性就get什么,获取高清图片链接        # 下载图片    img_response = requests.get(src)
    # 图片内容下载到文件    img_name = src.split("/")[-1]   # 定义名字    with open("img2/"+img_name,mode="wb") as f:        f.write(img_response.content)
    print("over!",img_name)
print('all over !!!')

Python源代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url= 'http://www.netbian.com/weimei/'
headers = {
    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36"
}

# 获取主页面的页面的源代码并处理文字
response = requests.get(url,headers=headers,verify=False)
response.encoding = 'gbk'
print(response.text)
# 主页面的源代码交给bs4
domain = 'http://www.netbian.com/'
main_page = BeautifulSoup(response.text,"html.parser")
a_list = main_page.find("div",class_="list").find_all("a")   # 范围第一次缩小
a_list
# 获取子页面的链接并进入子页面
for a in a_list:
    b = a.get("href").strip("/")
    if b.startswith('desk'):  # 判断开头
        href = domain + b  # 直接通过get获取相关图片的链接

    child_response = requests.get(href, headers=headers, verify=False)
    child_response.encoding = 'gbk'
    child_page_text = child_response.text  # 获取子页面的内容

    child_page = BeautifulSoup(child_page_text, "html.parser")
    div = child_page.find("div", class_="endpage")  # 范围第二次缩小

    img = div.find("img")  # 发现整个链接前一个
    src = img.get("src")  # 需要什么属性就get什么,获取高清图片链接

    # 下载图片
    img_response = requests.get(src)

    # 图片内容下载到文件
    img_name = src.split("/")[-1]  # 定义名字
    with open("img2/" + img_name, mode="wb") as f:
        f.write(img_response.content)

    print("over!", img_name)

print('all over !!!')

?下载图片之前要建立文件夹

?下载图片之前要建立文件夹

?下载图片之前要建立文件夹

  Python知识库 最新文章
Python中String模块
【Python】 14-CVS文件操作
python的panda库读写文件
使用Nordic的nrf52840实现蓝牙DFU过程
【Python学习记录】numpy数组用法整理
Python学习笔记
python字符串和列表
python如何从txt文件中解析出有效的数据
Python编程从入门到实践自学/3.1-3.2
python变量
上一篇文章      下一篇文章      查看所有文章
加:2021-11-10 12:21:06  更:2021-11-10 12:21:21 
 
开发: C++知识库 Java知识库 JavaScript Python PHP知识库 人工智能 区块链 大数据 移动开发 嵌入式 开发工具 数据结构与算法 开发测试 游戏开发 网络协议 系统运维
教程: HTML教程 CSS教程 JavaScript教程 Go语言教程 JQuery教程 VUE教程 VUE3教程 Bootstrap教程 SQL数据库教程 C语言教程 C++教程 Java教程 Python教程 Python3教程 C#教程
数码: 电脑 笔记本 显卡 显示器 固态硬盘 硬盘 耳机 手机 iphone vivo oppo 小米 华为 单反 装机 图拉丁

360图书馆 购物 三丰科技 阅读网 日历 万年历 2024年11日历 -2024/11/15 22:42:40-

图片自动播放器
↓图片自动播放器↓
TxT小说阅读器
↓语音阅读,小说下载,古典文学↓
一键清除垃圾
↓轻轻一点,清除系统垃圾↓
图片批量下载器
↓批量下载图片,美女图库↓
  网站联系: qq:121756557 email:121756557@qq.com  IT数码