手把手教你用Python爬取某图网4000张图片

开发 后端
相信很多设计小伙伴有好的灵感,但是没有好的设计素材,今天它来了。摄图网4000张设计素材,取之不尽,如下图所示:

[[398005]]

本文转载自微信公众号「菜J学Python」,作者游世九黎。转载本文请联系菜J学Python公众号。

大家好,我是J哥,本文来自我的好友游世久黎的投稿。

相信很多设计小伙伴有好的灵感,但是没有好的设计素材,今天它来了。摄图网4000张设计素材,取之不尽,如下图所示:

好了,废话不多说,开始用Python采集。

01需求分析

采集摄图网的素材图片,目标网址-->请求数据-->解析数据-->提取数据-->保存数据。

02技术栈

首先我们用到的技术包括:urllib,requests,bs4等。

03采集流程

1、分析网页结构

打开网址:https://699pic.com/paihang/tupian.html,分析网页结构,我们可以看到首页图片数据杂论,这里我们爬取的是"今日热门"的图片,点击发现更多:来到目标页面,拖动滚轮滑到底部,发现有40个分页,也就是我们今天要爬取的4000张设计图片:

2、发起请求

接着对列表中的每一条url进行遍历,然后发起请求:

  1. for url in urllist: 
  2.     resp = requests.get(url,headers=hd) 
  3.     html = resp.content.decode('utf-8'

3、数据解析

得到了一个html对象,爬取页面数据信息后,需要对页面进行解析,这里我使用到的解析库是bs4(偏爱),当然xpath也是可以的。通过分析页面元素,我们发现每个翻页里面的图片都有这样的规律:

因此可以通过bs4的select方法抓取所有class='lazy'的img标签,得到一个列表,然后通过测试发现图片的链接存放在img标签的data-original属性里,通过img.attrs['data-original']得到,再与'https:'进行字符串拼接,得到完整图片链接。

  1. for img in imgs: 
  2.            img_url = img.attrs['data-original'
  3.            total_url = base_http_str + img_url 
  4.            print(total_url) 
  5.            # print('--'*60) 
  6.            imgurllist.append(total_url) 

4.提取保存数据

最后运用urllib中的urlretrive方法,把图片保存到本地。

  1. def writeData(imgurllist): 
  2.     for index,url in enumerate(imgurllist): 
  3.         urllib.request.urlretrieve(url,'image/''%s.png'%index
  4.         print('第%s张图片下载完成'%index

04运行爬虫

运行爬虫代码,效果如下:

 

图片就下载完成了,不过运用传统方法有点慢,下次试试多线程,提升爬虫效率。

 

责任编辑:武晓燕 来源: 菜J学Python
相关推荐

2020-03-08 22:06:16

Python数据IP

2021-08-09 13:31:25

PythonExcel代码

2021-01-27 21:55:13

代码参数值ECharts

2021-01-21 09:10:29

ECharts柱状图大数据

2021-02-17 09:23:31

Python百度搜索

2022-10-19 14:30:59

2021-06-05 23:51:21

ECharts气泡图散点图

2021-12-11 20:20:19

Python算法线性

2021-02-02 13:31:35

Pycharm系统技巧Python

2021-05-10 06:48:11

Python腾讯招聘

2022-08-04 10:39:23

Jenkins集成CD

2011-03-28 16:14:38

jQuery

2021-02-06 14:55:05

大数据pandas数据分析

2021-02-04 09:00:57

SQLDjango原生

2020-12-14 08:05:28

Javascript随机canvas

2021-05-17 21:30:06

Python求均值中值

2009-04-22 09:17:19

LINQSQL基础

2012-01-11 13:40:35

移动应用云服务

2021-08-02 23:15:20

Pandas数据采集

2021-01-08 10:32:24

Charts折线图数据可视化
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号