python3爬取圖片

Ⅰ python如何爬取百度圖片

幾乎所有的網站都會有反爬機制，這就需要在爬取網頁時攜帶一些特殊參數，比如：user-agent、Cookie等等，可以在寫代碼的時候用工具將所有參數都帶上。

Ⅱ Python爬蟲爬取圖片這個報錯怎麼處理

你好！你的錯誤原因在於html頁面獲取到的img標簽src屬性中的鏈接，可能是因為src中的url格式是這樣的：

<imgsrc="//hao123.com/xxx/xxx/xxx/"></img>

這樣獲取到的鏈接都沒有帶上協議：http或者https。而導致程序拋出ValueError的錯誤異常。

因為正常的url格式應該類似這樣的：https://www..com/

即 協議://用戶名:密碼@子域名.域名.頂級域名:埠號/目錄/文件名.文件後綴?參數=值#標志

參考網頁鏈接

可將代碼中第一個for循環中download_links.append修改為：

forpic_taginsoup.find_all('img'):
pic_link=pic_tag.get('src')
download_links.append('http:'+pic_link)

Ⅲ linux下python怎麼寫爬蟲獲取圖片

跟linux有什麼關系，python是跨平台的，爬取圖片的代碼如下：

import urllib.requestimport osimport randomdef url_open(url):
req=urllib.request.Request(url) #為請求設置user-agent,使得程序看起來更像一個人類
req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0') #代理IP，使用戶能以不同IP訪問，從而防止被伺服器發現
'''iplist=['1.193.162.123:8000','1.193.162.91:8000','1.193.163.32:8000']
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.154 Safari/537.36 LBBROWSER')]

urllib.request.install_opener(opener)'''

response=urllib.request.urlopen(req)
html=response.read() return htmldef get_page(url):

html=url_open(url).decode('utf-8')
a=html.find('current-comment-page')+23
b=html.find(']',a) #print(html[a:b])
return html[a:b]def find_imgs(url):
html=url_open(url).decode('utf-8')
img_addrs=[]

a=html.find('img src=') while a!=-1:
b=html.find('.jpg',a,a+140) if b!=-1: if html[a+9]!='h':
img_addrs.append('http:'+html[a+9:b+4]) else:
img_addrs.append(html[a+9:b+4]) else:
b=a+9

a=html.find('img src=',b) for each in img_addrs:
print(each+'我的列印') return img_addrsdef save_imgs(folder,img_addrs):
for each in img_addrs: #print('one was saved')
filename=each.split('/')[-1] with open(filename,'wb') as f:
img=url_open(each)
f.write(img)def download_mm(folder='ooxx',pages=10):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)

url=""
page_num=int(get_page(url)) for i in range(pages):
page_num=page_num-1
page_url=url+'page-'+str(page_num)+'#comments'
img_addrs=find_imgs(page_url)
save_imgs(folder,img_addrs)if __name__=='__main__':
download_mm()

完成

運行結果

Ⅳ python爬圖片報錯 [Errno 13] Permission denied: 'D:\\python\\test2'

python爬圖片報錯 [Errno 13] Permission denied: 'D:\python\test2'，是代碼輸入錯誤造成的，解決方法如下：

1、首先在網頁上抓取圖片時open函數有時會報錯，如圖。

Ⅳ Python爬蟲可以爬取什麼

Python爬蟲可以爬取的東西有很多，Python爬蟲怎麼學？簡單的分析下：

如果你仔細觀察，就不難發現，懂爬蟲、學習爬蟲的人越來越多，一方面，互聯網可以獲取的數據越來越多，另一方面，像 Python這樣的編程語言提供越來越多的優秀工具，讓爬蟲變得簡單、容易上手。

利用爬蟲我們可以獲取大量的價值數據，從而獲得感性認識中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取優質答案，為你篩選出各話題下最優質的內容。

淘寶、京東：抓取商品、評論及銷量數據，對各種商品及用戶的消費場景進行分析。

安居客、鏈家：抓取房產買賣及租售信息，分析房價變化趨勢、做不同區域的房價分析。

拉勾網、智聯：爬取各類職位信息，分析各行業人才需求情況及薪資水平。

雪球網：抓取雪球高回報用戶的行為，對股票市場進行分析和預測。

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有人認為學爬蟲必須精通 Python，然後哼哧哼哧系統學習 Python 的每個知識點，很久之後發現仍然爬不了數據；有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。這里給你一條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

1.學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

2.了解非結構化數據的存儲

3.學習scrapy，搭建工程化爬蟲

4.學習資料庫知識，應對大規模數據存儲與提取

5.掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

6.分布式爬蟲，實現大規模並發採集，提升效率

一

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建議從requests+Xpath 開始，requests 負責連接網站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多，一般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了。

當然如果你需要爬取非同步載入的網站，可以學習瀏覽器抓包分析真實請求或者學習Selenium來實現自動化，這樣，知乎、時光網、貓途鷹這些動態的網站也可以迎刃而解。

二

了解非結構化數據的存儲

爬回來的數據可以直接用文檔形式存在本地，也可以存入資料庫中。

開始數據量不大的時候，你可以直接通過 Python 的語法或 pandas 的方法將數據存為csv這樣的文件。

當然你可能發現爬回來的數據並不是干凈的，可能會有缺失、錯誤等等，你還需要對數據進行清洗，可以學習 pandas 包的基本用法來做數據的預處理，得到更干凈的數據。

三

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

四

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是數據如何入庫、如何進行提取，在需要的時候再學習就行。

五

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了.

六

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字：分布式爬蟲。

分布式這個東西，聽起來很恐怖，但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好。

因為爬蟲這種技術，既不需要你系統地精通一門語言，也不需要多麼高深的資料庫技術，高效的姿勢就是從實際的項目中去學習這些零散的知識點，你能保證每次學到的都是最需要的那部分。

當然唯一麻煩的是，在具體的問題中，如何找到具體需要的那部分學習資源、如何篩選和甄別，是很多初學者面臨的一個大問題。

以上就是我的回答，希望對你有所幫助，望採納。

Ⅵ python爬取動漫圖片無法用request找到圖片鏈接

你爬取的確實是源代碼
F12看element的圖片是js模板動態生成的。
給個提示，源碼的最底部有 "var DATA =" 這個後面跟的一堆數據存的才是你需要的

Ⅶ python3 爬取圖片異常的原因

我們在下載文件時，一會會採取urlretrieve或是requests的get方式，
from urllib.request import urlretrieve
urlretrieve(self.url, filename="xxx.png")
但對於連續下載，各個文件保存是需要時間的，而程序運行永運是快於存儲的，我懷疑這是水管里流水速度與缸的大小不合適的原因，那可以試試下面這種方式：
r = requests.get(url, stream=True)
with open(local_filename, 'wb') as f:
for chunk in r.iter_content(chunk_size=1024):
if chunk: # filter out keep-alive new chunks
f.write(chunk)
f.flush()

Ⅷ 如何用python3.x爬取百度圖片

網路的反爬蟲機制觸發了，它檢測到你是爬蟲所以拒絕了你的請求。
這個東西比較復雜，建議網上搜一搜反爬蟲機制，然後一個一個試解決辦法。
最簡單的就是通過代理伺服器來爬。
最後建議你可以試一試requests庫，我在爬取微博圖床的時候只用requests庫就完美解決了反爬蟲，再沒報過錯。

Ⅸ 想用python爬取網頁上的圖片，但無法用select()方法定點陣圖片的源地址

是的可以撒入爬去獲得。

Ⅹ 如何用Python爬取數據

方法/步驟

• 在做爬取數據之前，你需要下載安裝兩個東西，一個是urllib,另外一個是python-docx。

  

• 7

  這個爬下來的是源代碼，如果還需要篩選的話需要自己去添加各種正則表達式。