在我们日常上网浏览网页的时候,经常会看到一些好看的图片,我们就希望把这些图片保存下载,或者用户用来做桌面壁纸,或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键,选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项,还有办法就通过就是通过截图工具截取下来,但这样就降低图片的清晰度。好吧~!其实你很厉害的,右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能,把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。
一、获取整个页面数据
首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py
#coding=utf-8 import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262") print html
Urllib模块提供了读取web页面数据的接口,我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先,我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据,向getHtml()函数传递一个网址,并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。
二、筛选页面中想要的数据
Python 提供了非常强大的正则表达式,我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸,通过到前段查看工具。找到了图片的地址,如:src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”
修改代码如下:
import re import urllib def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imglist = re.findall(imgre,html) return imglist html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866") print getImg(html)
我们又创建了getImg()函数,用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式:
- re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
- re.findall() 方法读取html 中包含 imgre(正则表达式)的数据.
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。
三、将页面筛选的数据保存到本地
把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地,代码如下:
#coding=utf-8 import urllib import re def getHtml(url): page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def getImg(html): reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext' imgre = re.compile(reg) imglist = re.findall(imgre,html) x = 0 for imgurl in imglist: urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x) x+=1 html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866") print getImg(html)
这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法,直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历,为了使图片的文件名看上去更规范,对其进行重命名,命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成,将在目录下看到下载到本地的文件。
结果展示:
以上就是本文的全部内容,希望对大家实现Python爬虫功能有所帮助。

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomeSdata,performance-Caliticalcode,orinterFacingWithCcccode.1)同质性data:arrayssavememorywithtypedelements.2)绩效code-performance-clitionalcode-clitadialcode-critical-clitical-clitical-clitical-clitaine code:araysofferferbetterperperperformenterperformanceformanceformancefornalumericalicalialical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactssperformance.2)listssdonotguaranteeconeeconeconstanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectaccesslikearrikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,负索引,切片,口头化。1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通过使用pyenv、venv和Anaconda来管理不同的Python版本。1)使用pyenv管理多个Python版本:安装pyenv,设置全局和本地版本。2)使用venv创建虚拟环境以隔离项目依赖。3)使用Anaconda管理数据科学项目中的Python版本。4)保留系统Python用于系统级任务。通过这些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,确保项目顺利运行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基于基于duetoc的iMplation,2)2)他们的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函数函数函数函数构成和稳定性构成和稳定性的操作,制造


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