发布于 2017-06-15 08:25:30 | 120 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递

这里有新鲜出炉的Python入门,程序狗速度看过来!

Python编程语言

Python 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。


这篇文章主要介绍了Python 爬虫图片简单实现的相关资料,需要的朋友可以参考下

Python 爬虫图片简单实现

经常在逛知乎,有时候希望把一些问题的图片集中保存起来。于是就有了这个程序。这是一个非常简单的图片爬虫程序,只能爬取已经刷出来的部分的图片。由于对这一部分内容不太熟悉,所以只是简单说几句然后记录代码,不做过多的讲解。感兴趣的可以直接拿去用。亲测对于知乎等网站是可用的。

上一篇分享了通过url打开图片的方法,目的就是先看看爬取到的图片时什么样,然后再筛选一下保存。

这里用到了requests库来获取页面信息,需要注意的是,获取页面信息的时候需要一个header,用以把程序伪装成浏览器去访问服务器,不然可能会被服务器拒绝。然后用BeautifulSoup来过滤多余信息得到图片地址。得到图片后,根据图片的大小过滤掉一些头像、表情包之类的小图片。最后打开或者保存图片的时候选择就比较多了,OpenCV,skimage,PIL等都可以。

程序如下:


# -*- coding=utf-8 -*-
import requests as req
from bs4 import BeautifulSoup
from PIL import Image
from io import BytesIO
import os
from skimage import io

url = "https://www.zhihu.com/question/37787176"
headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.96 Mobile Safari/537.36'}
response = req.get(url,headers=headers)
content = str(response.content)
#print content

soup = BeautifulSoup(content,'lxml')
images = soup.find_all('img')
print u"共有%d张图片" % len(images)

if not os.path.exists("images"):
  os.mkdir("images")

for i in range(len(images)):
  img = images[i]
  print u"正在处理第%d张图片..." % (i+1)
  img_src = img.get('src')
  if img_src.startswith("http"):
    ## use PIL
    '''
    print img_src
    response = req.get(img_src,headers=headers)
    image = Image.open(BytesIO(response.content))
    w,h = image.size
    print w,h
    img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"
    if w>=500 and h>500:
      #image.show()
      image.save(img_path)

    '''

    ## use OpenCV
    import numpy as np
    import urllib
    import cv2

    resp = urllib.urlopen(img_src)

    image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")
    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)
    w,h = image.shape[:2]
    print w,h
    img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"
    if w>=400 and h>400:
      cv2.imshow("Image", image)
      cv2.waitKey(3000)
      ##cv2.imwrite(img_path,image)

    ## use skimage

    ## image = io.imread(img_src)
    ## w,h = image.shape[:2]
    ## print w,h
    #io.imshow(image)
    #io.show()

    ## img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"
    ## if w>=500 and h>500:
      ## image.show()
      ## image.save(img_path)
      ## io.imsave(img_path,image)

print u"处理完成!"

这里给出了多种选择,供参考。



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