python爬取网站图片

周末自己花时间看了一下python爬取网络图片的一些实例,自己动手也操作了一下。

算是记录一些知识点。

Python爬取网站信息有lxml和beautifulsoup这两个库。具体beautifulsoup可以很好的处理不规范的标记并生成剖析,是用python写的一个html/xml的解析器。提供简单又常用的导航,搜索及修改剖析树的操作。Lxml是python语言里和xml以及html工作的功能最丰富和最容易使用的库。Lxml利用元素遍历法来处理数据,而不是像beautifulsoup一样利用正则表达式来提取数据,提供的xpth功能可以更方便定位元素。我使用的是lxml,只是简单的使用了它的xpath定位功能,具体的其他功能还有待挖掘,api网址:http://lxml.de/ 

参考网址:http://blog.csdn.net/betabin/article/details/24392369 

http://www.th7.cn/Program/Python/201602/764736.shtml 

Lxml下载地址:https://pypi.python.org/pypi/lxml/3.4.4#downloads 直接下载exe文件安装,以减少各种不必要的麻烦。

通过分析网站链接地址可以清楚每个图片页的链接,将这些请求的链接放到list中:

baseurl="http://www.immtb.com/xiaohua/2015/0916/39_"

urls=[]

for i in range(2,6):

urls.append(baseurl+str(i)+".html")

然后分别访问这个list中的链接。

response=requests.get(url,headers=self.headers)  #headers表示自己是哪个浏览器

html=response.content   #content表示得到源码的内容

Page=etree.HTML(html.lower().decode(‘utf-8’))   #lxml必须进行编码转换

附上完整代码:

#!usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

import re

import requests

from lxml import html

from lxml import etree

import sys

import os

'''

仅仅是练手,转载请注明出处

'''

class Pics(object):

    user_agent = 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/48.0.2564.82 Safari/537.36'

    headers = {'User-Agent':user_agent}

    mypicurls=[]

    mypicname=[]

    listdigui=[]

    #原始四条url

    def getpicUrl(self):

        baseurl="http://www.immtb.com/xiaohua/2015/0916/39_"

        urls=[]

        for i in range(2,6):

            urls.append(baseurl+str(i)+".html")

        #print urls

        for url in urls:

            responsing=requests.get(url,headers=self.headers)

            #print responsing

            html=responsing.content     #得到网页的源代码内容

            #print html

            page=etree.HTML(html.lower().decode('utf-8'))

            #hs=page.xpath(u"//p")

            #print hs[0].text

            images=page.xpath(u"//*[@id='showimg']/a/img")

            for i in images:

                print i.attrib     #表示得到这个xpath中的 属性值

                #print i.text   #表示得到这个xpath中的值

                #print str(i.attrib)

                aa=dict(i.attrib)        #转换成字典类型,可以查找其中的src所代表的图片地址

                #print type(aa)

                print aa['src']

                myimageurl=aa['src']

                self.digui(myimageurl)   #通过递归得到图片的名字

                print self.listdigui[-1]   #图片最终保存名字

                self.mypicname.append(self.listdigui[-1]) #将得到的图片的文件名称添加到list中去

                self.mypicurls.append(myimageurl)    #将得到的image链接填到list中去

    #cc='http://www.immtb.com/xiaohua/2015/0916/39_'

    def digui(self,c):

        z=c.find("/")

        if z!=-1 :

            self.listdigui.append(c[0:z])

            c=c[z+1:]

            self.digui(c)

        else:

            self.listdigui.append(c)

    #digui(cc)

    #print listdigui            

    def mypicdirs(self):

        filedir="D:/test/meitu/"

        if not os.path.exists(filedir):

            os.makedirs(os.path.join('D:/','test','meitu'))

        return filedir

    def savemyimg(self):

        self.getpicUrl()

        dirs=self.mypicdirs()


        leng=len(self.mypicurls)

        for i in range(0,leng):

            try:

                uris=requests.get(self.mypicurls[i],headers=self.headers,stream=True)

                myimagepic=open(dirs+self.mypicname[i],"wb")

                myimagepic.write(uris.content)

            except Exception,e:

                print e

if __name__=="__main__":

    Pics().savemyimg()

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,547评论 6 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,399评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,428评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,599评论 1 274
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,612评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,577评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,941评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,603评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,852评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,605评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,693评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,375评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,955评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,936评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,172评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,970评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,414评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • 本文将介绍如何使用爬虫在微信对话中实现实时的电影咨询爬取功能,希望和大家一起来分享” 1. 撩妹起源 俗话说的好:...
    Python爬虫学习阅读 984评论 1 8
  • Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个如下例子,分析运行结果: 代码一: a = 1 def...
    伊森H阅读 3,043评论 0 15
  • 他从掌声和笑语中穿过,来到殿堂的聚光灯下,在众人眼里,捕捉到那个睁着大大眼睛的漂亮女孩,好像是上天的有意安排,像雨...
    止文阅读 82评论 5 2
  • 1.读书 2.英语15单O(∩_∩)O 3.听书 4.侦探小说 5.阅读理解 6.阅读灯塔 7.小必作业 8.小必...
    躲进小楼看灯火阅读 56评论 0 0
  • 若想活得洒脱,就要学会看开,众生千般尘,吾系一颗埃,别忧前生,莫惧来世,坦然于当下;若想活得漂亮,就要学会忍耐,抱...
    xcy无名阅读 303评论 0 0