如何使用Python自动爬取图片并保存

小编给大家分享一下如何使用Python自动爬取图片并保存，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

一、准备工作

用python来实现对百度图片的爬取并保存，以情绪图片为例，百度搜索可得到下图所示

f12打开源码

在此处可以看到这次我们要爬取的图片的基本信息是在img - scr中

二、代码实现

这次的爬取主要用了如下的第三方库

import reimport timeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport os

简单构思可以分为三个小部分

1.获取网页内容

2.解析网页

3.保存图片至相应位置

下面来看第一部分：获取网页内容

baseurl = 'https://cn.bing.com/images/search?q=%E6%83%85%E7%BB%AA%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%e6%83%85%e7%bb%aa%e5%9b%be%e7%89%87&form=IGRE&first=1&cw=418&ch=652&tsc=ImageBasicHover'head = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 Edg/92.0.902.67"}    response = requests.get(baseurl, headers=head)  # 获取网页信息    html = response.text  # 将网页信息转化为text形式

是不是so easy

第二部分解析网页才是大头

来看代码

Img = re.compile(r'img.*src="(.*?)"')  # 正则表达式匹配图片soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # BeautifulSoup解析html    #i = 0  # 计数器初始值    data = []  # 存储图片超链接的列表    for item in soup.find_all('img', src=""):  # soup.find_all对网页中的img-src进行迭代        item = str(item)  # 转换为str类型        Picture = re.findall(Img, item)  # 结合re正则表达式和BeautifulSoup, 仅返回超链接        for b in Picture:            data.append(b)            #i = i + 1            return data[-1]     # print(i)

这里就运用到了BeautifulSoup以及re正则表达式的相关知识，需要有一定的基础哦

下面就是第三部分：保存图片

    for m in getdata(            baseurl='https://cn.bing.com/images/search?q=%E6%83%85%E7%BB%AA%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%e6%83%85%e7%bb%aa%e5%9b%be%e7%89%87&form=IGRE&first=1&cw=418&ch=652&tsc=ImageBasicHover'):        resp = requests.get(m)  #获取网页信息        byte = resp.content  # 转化为content二进制        print(os.getcwd()) # os库中输出当前的路径        i = i + 1 # 递增        # img_path = os.path.join(m)        with open("path{}.jpg".format(i), "wb") as f: # 文件写入            f.write(byte)            time.sleep(0.5) # 每隔0.5秒下载一张图片放入D://情绪图片测试        print("第{}张图片爬取成功!".format(i))

各行代码的解释已经给大家写在注释中啦，不明白的地方可以直接私信或评论哦~

下面是完整的代码

import reimport timeimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport os   # m = 'https://tse2-mm.cn.bing.net/th/id/OIP-C.uihwmxDdgfK4FlCIXx-3jgHaPc?w=115&h=183&c=7&r=0&o=5&pid=1.7''''resp = requests.get(m)byte = resp.contentprint(os.getcwd())img_path = os.path.join(m)'''def main():    baseurl = 'https://cn.bing.com/images/search?q=%E6%83%85%E7%BB%AA%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%e6%83%85%e7%bb%aa%e5%9b%be%e7%89%87&form=IGRE&first=1&cw=418&ch=652&tsc=ImageBasicHover'    datalist = getdata(baseurl)  def getdata(baseurl):    Img = re.compile(r'img.*src="(.*?)"')  # 正则表达式匹配图片    datalist = []    head = {        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.131 Safari/537.36 Edg/92.0.902.67"}    response = requests.get(baseurl, headers=head)  # 获取网页信息    html = response.text  # 将网页信息转化为text形式    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # BeautifulSoup解析html    # i = 0  # 计数器初始值    data = []  # 存储图片超链接的列表    for item in soup.find_all('img', src=""):  # soup.find_all对网页中的img-src进行迭代        item = str(item)  # 转换为str类型        Picture = re.findall(Img, item)  # 结合re正则表达式和BeautifulSoup, 仅返回超链接        for b in Picture:  # 遍历列表，取最后一次结果            data.append(b)            # i = i + 1            datalist.append(data[-1])    return datalist  # 返回一个包含超链接的新列表    # print(i) '''with open("img_path.jpg","wb") as f:    f.write(byte)''' if __name__ == '__main__':    os.chdir("D://情绪图片测试")     main()    i = 0  # 图片名递增    for m in getdata(            baseurl='https://cn.bing.com/images/search?q=%E6%83%85%E7%BB%AA%E5%9B%BE%E7%89%87&qpvt=%e6%83%85%e7%bb%aa%e5%9b%be%e7%89%87&form=IGRE&first=1&cw=418&ch=652&tsc=ImageBasicHover'):        resp = requests.get(m)  #获取网页信息        byte = resp.content  # 转化为content二进制        print(os.getcwd()) # os库中输出当前的路径        i = i + 1 # 递增        # img_path = os.path.join(m)        with open("path{}.jpg".format(i), "wb") as f: # 文件写入            f.write(byte)            time.sleep(0.5) # 每隔0.5秒下载一张图片放入D://情绪图片测试        print("第{}张图片爬取成功!".format(i))

最后的运行截图

以上是"如何使用Python自动爬取图片并保存"这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注行业资讯频道！