Python有许多强大的库用于爬虫,如beautifulsoup、requests等,本文将以网站https://www.xiurenji.cc/XiuRen/为例(慎点!!),讲解网络爬取图片的一般步骤。
为什么选择这个网站?其实与网站的内容无关。主要有两项技术层面的原因:①该网站的页面构造较有规律,适合新手对爬虫的技巧加强认识。②该网站没有反爬虫机制,可以放心使用爬虫。

第三方库需求

  •  beautifulsoup
  • requests

 步骤

打开网站,点击不同的页面:
发现其首页是https://www.xiurenji.cc/XiuRen/,而第二页是https://www.xiurenji.cc/XiuRen/index2.html,第三页第四页以此类推。为了爬虫代码的普适性,我们不妨从第二页以后进行构造url。

使用Python爬取小姐姐图片(beautifulsoup法)

选中封面图片,点击检查:

使用Python爬取小姐姐图片(beautifulsoup法)

可以发现,图片的信息,都在'div',class_='dan'里,而链接又在a标签下的href里。据此我们可以写一段代码提取出每一个封面图片的url:

def getFirstPage(page):
  url='https://www.xiurenji.cc/XiuRen/index'+str(page)+'.html'#获得网站每一个首页的网址
  res=requests.get(url)#发送请求
  res.encoding="gbk"#设置编码方式为gbk
  html=res.text
  soup=BeautifulSoup(html,features='lxml')
  lists=soup.find_all('div',class_='dan')#找到储存每一个封面图片的标签值
  urls=[]
  for item in lists:
   url1=item.find('a').get('href')#寻找每一个封面对应的网址
   urls.append('https://www.xiurenji.cc'+url1)#在列表的尾部添加一个元素,达到扩充列表的目的,注意要把网址扩充完整
  return urls#返回该主页每一个封面对应的网址

点击封面图片,打开不同的页面,可以发现,首页的网址是https://www.xiurenji.cc/XiuRen/xxxx.html,而第二页的网址是https://www.xiurenji.cc/XiuRen/xxxx_1.html,第三第四页同理。同样为了普适性,我们从第二页开始爬取。

使用Python爬取小姐姐图片(beautifulsoup法)

右键,点击“检查”:

使用Python爬取小姐姐图片(beautifulsoup法)

可以发现所有的图片信息都储存在'div',class_='img'中,链接、标题分别在img标签中的srcalt中,我们同样也可以将它们提取出来。

def getFirstPage(page):
  url='https://www.xiurenji.cc/XiuRen/index'+str(page)+'.html'#获得网站每一个首页的网址
  res=requests.get(url)#发送请求
  res.encoding="gbk"#设置编码方式为gbk
  html=res.text
  soup=BeautifulSoup(html,features='lxml')
  lists=soup.find_all('div',class_='dan')#找到储存每一个封面图片的标签值
  urls=[]
  for item in lists:
   url1=item.find('a').get('href')#寻找每一个封面对应的网址
   urls.append('https://www.xiurenji.cc'+url1)#在列表的尾部添加一个元素,达到扩充列表的目的,注意要把网址扩充完整
  return urls#返回该主页每一个封面对应的网址

完整代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def getFirstPage(page):
  url='https://www.xiurenji.cc/XiuRen/index'+str(page)+'.html'#获得网站每一个首页的网址
  res=requests.get(url)#发送请求
  res.encoding="gbk"#设置编码方式为gbk
  html=res.text
  soup=BeautifulSoup(html,features='lxml')
  lists=soup.find_all('div',class_='dan')#找到储存每一个封面图片的标签值
  urls=[]
  for item in lists:
   url1=item.find('a').get('href')#寻找每一个封面对应的网址
   urls.append('https://www.xiurenji.cc'+url1)#在列表的尾部添加一个元素,达到扩充列表的目的,注意要把网址扩充完整
  return urls#返回该主页每一个封面对应的网址

def download(urls):
 for url1 in urls:
  print("prepare to download pictures in "+url1)
  getEveryPage(url1)#下载页面内的图片
  print("all pictures in "+url1+"are downloaded")
  
def getEveryPage(url1):
 total=0#total的作用:对属于每一个封面内的图片一次编号
 for n in range (1,11):#每一个封面对应下载10张图,可自行调整
  temp=url1.replace('.html','')
  url2=temp+'_'+str(n)+'.html'#获得每一内部页面的网址
  res=requests.get(url2)
  res.encoding="gbk"
  html=res.text
  soup=BeautifulSoup(html,features='lxml')
  lists1=soup.find_all('div',class_='img')#储存图片的路径
  
  for item in lists1:
   url=item.find('img').get('src')
   title=item.find('img').get('alt')#获取图片及其标题
   picurl='https://www.xiurenji.cc'+url#获取完整的图片标题
   picture=requests.get(picurl).content#下载图片
   address='D:\pythonimages'+'\\'#自定义保存图片的路径
   with open(address+title+str(total)+'.jpg','wb') as file:#保存图片
    print("downloading"+title+str(total))
    total=total+1
    file.write(picture)
    

if __name__ == "__main__":
 page=int(input('input the page you want:'))
 urls=getFirstPage(page)
 download(urls)

本文仅供学习参考,切勿用作其他用途!

标签:
Python爬取小姐姐图片,Python,beautifulsoup

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。