获取图片并保存

获取某一个网站的图片信息需要用到requests模块,所以我们需要安装requests

安装

pip install requests  # 直接安装
pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ requests  # 指定地址安装

测试是否安装成功

import requests   # 回车不报错就算安装成功
response = requests.get("https://www.baidu.com")
print(response.status_code)  # 200，证明访问成功

网络正常的情况下，可以访问百度，证明安装成功

发送请求

import requests  # 导包
response = requests.request(method=‘get‘, url=‘https://www.baidu.com‘)  # 向百度首页发送请求，请求方式是get
print(response.status_code)  # 获取返回code码

request类中常用的参数：

  • method：请求方式。
  • url：请求URL。
  • **kwargs：
    • params：字典或者字节序列，作为参数增加到url中，使用这个参数可以把一些键值对以k1=v1&k2=v2的模式增加到url中，get请求中用的较多。
    • data：字典、字节序列或者文件对象，重点作为向服务器提供或提交资源，作为请求的请求体，与params不同放在url上不同。它也可以接受一个字符串对象。
    • json：json格式的数据，可以向服务器提交json类型的数据。
    • headers：字典，定义请求的请求头，比如可以headers字典定义user agent。
    • cookies：字典或者CookieJar。
    • auth：元组，用来支持HTTP认证功能。
    • files：字典，用来向服务器传输文件。
    • timeout：指定超时时间。
    • proxies：字典，设置代理服务器。
    • allow_redirects：开关，是否允许对URL进行重定向，默认为True。
    • stream：开关，是否对获取内容进行立即下载，默认为False，也就是立即下载。这里需要说明的，stream一般应用于流式请求，比如说下载大文件，不可能一次请求就把整个文件都下载了，不现实，这种情况下，就要设置stream=True，requests无法将连接释放回连接池，除非下载完了所有数据，或者调用了response.close。
    • verify：开关，用于SSL证书认证，默认为True。
    • cert：用于设置保存本地SSL证书路径。

获取响应

当一个请求被发送后，会有一个response响应。requests同样为这个response赋予了相关方法：

  • response：响应对象。
  • response.status_code：请求返回状态码。
  • response.text：字符串形式的响应内容。
  • response.json()：返回响应的是json类型的数据，如果响应的类型不是json，则抛出ValueError。
  • response.content：二进制的响应内容。
  • response.iter_content(chunk_size)：生成器，在stream=True的情况下，当遍历生成器时，以块的形式返回，也就是一块一块的遍历要下载的内容。避免了遇到大文件一次性的将内容读取到内存中的弊端，如果stream=False，全部数据作为一个块返回。chunk_size参数指定块大小。
  • response.iter_lines()：生成器，当stream=True时，迭代响应数据，每次一行，也就是一行一行的遍历要下载的内容。同样避免了大文件一次性写入到内存中的问题。当然，该方法不安全。至于为啥不安全，咱也不知道，咱也不敢问，主要是官网上没说！经查，如果多次调用该方法，iter_lines不保证重新进入时的安全性，因此可能会导致部分收到的数据丢失。
  • response.cookies：响应中的cookie信息。
  • response.cookies.get_dict()：以字典的形式返回cookies信息。
  • response.cookies.items()：以列表的形式返回cookies信息。
  • response.headers：响应头字典。取其中的指定key，response.headers.get(‘Content-Type‘, ‘哎呀，没取到！‘)
  • response.reqeust：请求类型。
  • response.url：请求的URL。
  • response.reason：响应HTTP状态的文本原因。
  • response.encoding：响应结果的编码方式。
  • response.encoding = “gbk”：修该响应编码方式，比如说响应结果的编码是utf-8，通过这么response.encoding = “gbk”指定为gbk。
  • response.apparent_encoding：根据响应字节流中去chardet库中匹配，返回编码方式，并不保证100%准确。
  • response.history：以列表的形式返回请求记录。列表内的请求以最老到最新排序。

获取7160网站的图片：获取当前页面的图片

‘‘‘
http://www.7160.com/meishitupian/list_15_2.html
pip install beautifulsoup4  # 需要先安装此模块

‘‘‘

# 0. 导包
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup  # 不同于其他模块，BeautifulSoup导入的时候不是直接import BeautifulSoup，直接导入会报错

#  在代码之前先定义全局常量
# os.path.abspath(__file__) 指当前文件的绝对路径
# os.path.dirname() 指父级目录的绝对路径
# os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) 指以当前文件的绝对路径找到父级目录的绝对路径
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

# 1. 模拟浏览器发请求
response = requests.get(url=‘http://www.7160.com/meishitupian/list_15_2.html‘)
# print(response.status_code)  # 查看是否请求成功
# print(response.encoding)  # 查看编码类型
response.encoding = ‘gbk‘  # 获取的文件信息是乱码，需要转码，可以尝试多种，直到正常显示

# 2. 获取字符串形式的请求内容，方便后续代码中使用
text = response.text

# 3. 使用bs4库解析请求，需要传入需要解析的文件，指定解析器
soup = BeautifulSoup(text, ‘html.parser‘)  # 需要解析的文件是text, 是文本类型的，所以使用html.parser:解析器，负责解析文本
# print(soup)  # 结果同text相同，拿到解析结果去分析和操作数据

# 从整个文本中进一步缩小定位范围
# 查找name是div盒子，这个div中class的名字为news_bom-left的内容
# find方法中此类参数的固定写法
div_obj = soup.find(name=‘div‘, attrs={"class": "news_bom-left"})

# 4. 定位图片位置
li_list = div_obj.find_all(name="li")  # 从这个盒子中找所有li标签

# 图片要一张一张去处理并保存，所以要循环，
for li in li_list:
    # 5. 获取图片链接
    img = li.find(name=‘img‘)  # 查看这一条li中name是img的标签
    src = img.get("src")  # 从这个标签中获取图片的链接

    # 6. 使用requests模块向图片链接发请求
    res = requests.get(url=src)

    # 7. 保存图片到本地
    # os.path.join 是拼接路径，BASE_DIR指当前文件的父级目录的绝对路径
    # src.rsplit(‘/‘, 1)[-1] 是切割了图片地址，使用切割后的字符串作为要保存的文件的名字，也可以用其他的字段进行处理作为文件名
    # 这一步实际就是给即将保存的文件安排一个路径，这个路径就是当前文件所处的父文件夹下的7160这个文件夹
    # 注意：‘7160‘这个文件夹要先创建好，不然会报错
    file_path = os.path.join(BASE_DIR, ‘7160‘, src.rsplit(‘/‘, 1)[-1])
    with open(file_path, ‘wb‘) as f:  # 图片信息是二进制形式，所以要用wb写入
        f.write(res.content)  # 将请求图片获取到的二进制响应内容写入文件中
    # break  # 调试时候用，只获取第一条信息，调试结束，注释掉break,即可全部获取到文件

使用requests和BeautifulSoup获取图片并保存到本地--一次性全部写入

使用此种方法有个弊端，如果文件过大，可能会导致下载到本地之后，导致本地存储空间不足，下载完毕之后会有部分文件丢失

如果是大文件或者多个文件，建议循环下载，如果存储空间不足，之前的文件不会缺失

# stream默认情况下是false，会立即开始下载文件并存放到内存当中
# 当把stream的参数设置成True时，它不会立即开始下载，当你使用iter_content遍历内容或访问内容属性时才开始下载
response = requests.get(url_file, stream=True)
with open("file_path", "wb") as f:
# iter_content：一块一块的遍历要下载的内容，chunk_size是每一块的字节数，结合使用可以防止占用过多的内存
# 循环下载文件，按照chunk_size设置的字节数，每次只下载这一大小的数据
    for i in response.iter_content(chunk_size=512):
            f.write(i)

使用iter_content方法按字节大小循环下载

获取天极网的图片：保存图片时有多级文件夹

‘‘‘
http://pic.yesky.com/c/6_3655_5.shtml
需求：
将图片上的文件按页面的分类保存，一共两级文件夹，保存的格式如下
               ‘tianji‘                # 一级文件夹
                  ‘赵薇图片‘            # 二级文件夹
                      ‘赵薇图片111‘     # 具体图片文件
                      ‘赵薇图片222‘
                      ‘赵薇图片333‘
                  ‘林心如图片‘
                  ‘李沁图片‘
‘‘‘
import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
# 1、向指定连接发请求
response = requests.get(url=‘http://pic.yesky.com/c/6_3655_5.shtml‘)

# 2、使用bs4解析requests请求的响应文本
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser‘)   # 延伸可搜索lxml，学习python3解析库lxml
div_obj = soup.find(name=‘div‘, attrs={"class": "lb_box"})
dd_list = div_obj.find_all(name=‘dd‘)

for dd in dd_list:
    # 获取div中所有图片所在a标签的url
    a_url = dd.find(name=‘a‘).get(‘href‘)
    # 要先创建好‘tianji‘文件夹，再在此文件夹下创建N个二级文件夹用来存放图片
    path = os.path.join(BASE_DIR, ‘tianji‘, dd.find(name=‘a‘).text)
    if not os.path.isdir(path):  # 如果不存在这个二级文件夹，则创建，不加这一步可能会报错
        os.mkdir(path)

    # 向url发请求
    a_response = requests.get(url=a_url)
    a_response.encoding = ‘gbk‘

    # 拿到url中的text文本
    a_text = a_response.text
    son_soup = BeautifulSoup(a_text, ‘html.parser‘)  # lxml
    son_div_obj = son_soup.find(name=‘div‘, attrs={"id": "scroll"})

    for img in son_div_obj.find_all(name=‘img‘):
        # 获取图片链接，并发请求
        son_src = img.get(‘src‘).replace(‘113x113‘, ‘740x-‘)  # 使用大图的像素替换图片链接中的小图像素，达到获取大图的目的
        son_response = requests.get(url=son_src)

        # 打开文件写入
        img_path = os.path.join(path, son_src.rsplit("/", 1)[-1])
        with open(img_path, ‘wb‘) as f:
            f.write(son_response.content)
        break
    break

使用循环内部套循环获取二级页面的图片,并分两级文件夹保存

获取汽车之家图片： 多页面多图片获取

顺序获取，不考虑时间，不考虑分页，只获取第一页

1、爬取汽车之家新闻页第一页

顺序获取前20页，将获取图片的代码封装成了函数，需要获取多少页只需简单修改参数就行

import os, time
import requests   # 模拟浏览器发请求
from bs4 import BeautifulSoup   # 解析请求结果，也就是去请求结果中，取数据

url = "https://www.autohome.com.cn/all/"
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

def spider(num):

    # 1. 使用requests模块向指定地址发请求，获取请求结果
    response = requests.get(url="https://www.autohome.com.cn/all/{}/#liststart".format(num))
    # 2. 转码
    response.encoding = "gbk"

    # 3. 使用bs4取数据，解析请求结果
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    div_obj = soup.find(name=‘div‘, attrs={"id": "auto-channel-lazyload-article"})
    img_list = div_obj.find_all(name="img")

    for img in img_list:
        # 获取图片的url，因为源地址是不全的，我们要拼接
        img_url = "https:" + img.get("src")
        # 使用requests模块向图片地址发请求，获取图片数据，bytes
        img_response = requests.get(url=img_url)
        # 制作保存图片的路径
        file_path = os.path.join(BASE_DIR, ‘222‘, img_url.rsplit(‘/‘, 1)[-1])
        # 将bytes类型的数据保存到本地
        with open(file_path, ‘wb‘) as f:
            f.write(img_response.content)
        print(‘{} 爬取完毕‘.format(img_url))  # 下载时在控制台输入信息提示

if __name__ == ‘__main__‘:
    start = time.time()  # 开始执行时 当前时间的时间戳
    for num in range(1, 20):  # 循环获取1-20页的图片
        spider(num)  # 获取当前页的图片信息
    print(time.time() - start)  # 结束时的时间戳-开始时间的时间戳,计算差即用时时长

顺序获取汽车之家新闻页前20页--封装成了函数

通过线程池获取，无顺序，但是提高了效率，缩短了获取时间

# 1、导包
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor  # 线程池

# 2、在代码中需要使用的位置上方加这一行
# 表示线程开始，将需要使用线程池的代码放进来
t = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)  # max_workers表示线程数

# 3、在代码中结束的位置下方加这一行
# 当代码执行完，结束线程，不再往进加任务
t.shutdown()  

import os, time
import requests   # 模拟浏览器发请求
from bs4 import BeautifulSoup   # 解析请求结果，也就是去请求结果中，取数据
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor  # 线程池

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

def spider(num):
    # 1. 使用requests模块向指定地址发请求
    # response = requests.request(method=‘get‘, url=url)
    page_url = "https://www.autohome.com.cn/all/{}/#liststart".format(num)
    response = requests.get(url=page_url)
    # 2. 获取请求结果
    # print(response.encoding)  # ISO-8859-1
    response.encoding = "gbk"
    # print(response.text)
    # 3. 使用bs4取数据，解析请求结果
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    div_obj = soup.find(name=‘div‘, attrs={"id": "auto-channel-lazyload-article"})
    img_list = div_obj.find_all(name="img")

    for img in img_list:
        # 获取图片的url，因为源地址是不全的，我们要拼接
        img_url = "https:" + img.get("src")
        # 使用requests模块向图片地址发请求，获取图片数据，bytes
        img_response = requests.get(url=img_url)
        # 制作保存图片的路径
        file_path = os.path.join(BASE_DIR, ‘222‘, img_url.rsplit(‘/‘, 1)[-1])
        # 将bytes类型的数据保存到本地
        with open(file_path, ‘wb‘) as f:
            f.write(img_response.content)
        print(‘正在爬取{} 页 中的{}图片 爬取完毕‘.format(page_url, img_url))

if __name__ == ‘__main__‘:
    start = time.time()
    t = ThreadPoolExecutor(max_workers=10)  # 10个线程，每次10个线程去获取数据，可提高效率
    for num in range(1, 20):
        t.submit(spider, num)
    t.shutdown()  # 线程结束。当循环结束，结束线程，不再往进加任务
    print(time.time() - start)

线程池获取汽车之家新闻页前20页图片--提高效率

原文地址：https://www.cnblogs.com/caoyinshan/p/12072847.html

时间： 2024-10-04 10:39:38

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