文章目錄
- #一、前言
- 二、需要導入的函式庫
- 三、實作過程
- 1、下載連結分析
- 2、程式碼分析
- #3 、完整程式碼
- 四、Blogger's speech
(免費學習推薦:python影片教學)
#一、前言
##之前爬取了很多靜態網頁的內容,包括:小說、圖片等等,今天我來嘗試動態網頁的爬取。眾所周知,百度圖片就是一個動態網頁。那麼,衝!衝! !衝! ! !二、需要匯入的函式庫
import requestsimport jsonimport os
三、實作過程
1、下載連結分析首先,打開百度,搜尋一個內容,這裡搜尋的是男神(本人 )-彭于晏 然後,打開抓包工具,選擇
XHR選項,按Ctrl R,然後你會發現,隨著你滑鼠的滑動,右側會出現一個又一個的資料包。
(這裡沒滑太多,一開始因為滑動太多,錄製的GIF超5M了)
這裡有很多很多的參數,我也不知道具體哪些是可以忽略的,後文就索性全複製下來了,具體看後文。
到這裡,能夠直接觀察到的內容就結束了,接下來,借助程式碼,幫我們打開另一個世界的大門
衝就完事了! 2、程式碼分析首先:把上述中的「其它參數」組在一起。
自己做的話,最好複製自己的「其它參數」。在
之後,我們可以先提取一下試試,並且把編碼格式改成'utf-8'
url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?' param = { 'tn': 'resultjson_com', 'logid': ' 7517080705015306512', 'ipn': 'rj', 'ct': '201326592', 'is': '', 'fp': 'result', 'queryWord': '彭于晏', 'cl': '2', 'lm': '-1', 'ie': 'utf-8', 'oe': 'utf-8', 'adpicid': '', 'st': '', 'z': '', 'ic': '', 'hd': '', 'latest': '', 'copyright': '', 'word': '彭于晏', 's': '', 'se': '', 'tab': '', 'width': '', 'height': '', 'face': '', 'istype': '', 'qc': '', 'nc': '1', 'fr': '', 'expermode': '', 'force': '', 'cg': 'star', 'pn': '30', 'rn': '30', 'gsm': '1e', } # 将编码形式转换为utf-8 response = requests.get(url=url, headers=header, params=param) response.encoding = 'utf-8' response = response.text print(response)運行結果如下:
看上去挺亂的哈,沒事,我們給包裝一下!
# 把字符串转换成json数据 data_s = json.loads(response) print(data_s)運行結果如下:
和上面相比,已經明晰很多了,但依舊不夠明確,為什麼呢?因為它印刷的格式不方便我們觀看!
對此,有兩種解決辦法。
①導入pprint庫,接著輸入
pprint.pprint(data_s),就能列印啦,如下圖
#②使用json線上解析器(自行百度),結果如下:
解決掉上一步,我們會發現,想要的資料都在data裡面!
那就提取吧!
a = data_s["data"] for i in range(len(a)-1): # -1是为了去掉上面那个空数据 data = a[i].get("thumbURL", "not exist") print(data)
結果如下:
到這裡,已經成功90%啦,剩下的就是儲存和最佳化程式碼了! 3、完整程式碼######這部分和上面有些許不同,仔細看看就會發現嗷! #### -*- coding: UTF-8 -*-""" @Author :远方的星 @Time : 2021/2/27 17:49 @CSDN :https://blog.csdn.net/qq_44921056 @腾讯云 : https://cloud.tencent.com/developer/user/8320044 """import requestsimport jsonimport osimport pprint# 创建一个文件夹path = 'D:/百度图片'if not os.path.exists(path): os.mkdir(path)# 导入一个请求头header = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 11_1_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36'}# 用户(自己)输入信息指令keyword = input('请输入你想下载的内容:')page = input('请输入你想爬取的页数:')page = int(page) + 1n = 0pn = 1# pn代表从第几张图片开始获取,百度图片下滑时默认一次性显示30张for m in range(1, page): url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?' param = { 'tn': 'resultjson_com', 'logid': ' 7517080705015306512', 'ipn': 'rj', 'ct': '201326592', 'is': '', 'fp': 'result', 'queryWord': keyword, 'cl': '2', 'lm': '-1', 'ie': 'utf-8', 'oe': 'utf-8', 'adpicid': '', 'st': '', 'z': '', 'ic': '', 'hd': '', 'latest': '', 'copyright': '', 'word': keyword, 's': '', 'se': '', 'tab': '', 'width': '', 'height': '', 'face': '', 'istype': '', 'qc': '', 'nc': '1', 'fr': '', 'expermode': '', 'force': '', 'cg': 'star', 'pn': pn, 'rn': '30', 'gsm': '1e', } # 定义一个空列表,用于存放图片的URL image_url = list() # 将编码形式转换为utf-8 response = requests.get(url=url, headers=header, params=param) response.encoding = 'utf-8' response = response.text # 把字符串转换成json数据 data_s = json.loads(response) a = data_s["data"] # 提取data里的数据 for i in range(len(a)-1): # 去掉最后一个空数据 data = a[i].get("thumbURL", "not exist") # 防止报错key error image_url.append(data) for image_src in image_url: image_data = requests.get(url=image_src, headers=header).content # 提取图片内容数据 image_name = '{}'.format(n+1) + '.jpg' # 图片名 image_path = path + '/' + image_name # 图片保存路径 with open(image_path, 'wb') as f: # 保存数据 f.write(image_data) print(image_name, '下载成功啦!!!') f.close() n += 1 pn += 29###運行結果如下:##################朋友提示###:### ①:一頁是30張### ②:輸入的內容可以很多變:例如橋、月亮、太陽、胡歌、趙麗穎等等。 #########四、Blogger’s speech#########希望大家可以,按讚、追蹤、收藏,三連支持一下! ###
#大量免費學習推薦,請造訪python教學(影片)
以上是python爬蟲:隨心所欲地爬取百度圖片的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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