在实现爬虫任务时,经常需要将一些图片下载到本地当中。那么在python中除了通过open()函数
,以二进制写入方式来下载图片以外,还有什么其他方式吗?本文将使用urlretrieve
实现直接远程下载图片。
下面我们再来看看 urllib 模块提供的 urlretrieve() 函数。urlretrieve() 方法直接将远程数据下载到本地。
>>> help(urllib.urlretrieve)
Help on function urlretrieve in module urllib:
urlretrieve(url, filename=None, reporthook=None, data=None)
参数 finename 指定了保存本地路径(如果参数未指定,urllib会生成一个临时文件保存数据。)
参数 reporthook 是一个回调函数,当连接上服务器、以及相应的数据块传输完毕时会触发该回调,我们可以利用这个回调函数来显示当前的下载进度。
参数 data 指 post 到服务器的数据,该方法返回一个包含两个元素的(filename, headers)元组,filename 表示保存到本地的路径,header 表示服务器的响应头。
下面通过例子来演示一下这个方法的使用,这个例子将 google 的 html 抓取到本地,保存在 D:/google.html 文件中,同时显示下载的进度。
import urllib
def cbk(a, b, c):
'''回调函数
@a: 已经下载的数据块
@b: 数据块的大小
@c: 远程文件的大小
'''
per = 100.0 * a * b / c
if per > 100:
per = 100
print '%.2f%%' % per
url = 'http://www.google.com'
local = 'd://google.html'
urllib.urlretrieve(url, local, cbk)
代码实现
在python中除了使用open()函数
实现图片的下载,还可以通过urllib.request模块
中的urlretrieve
实现直接远程下载图片的操作。以远程下载某网页外设产品图片为例,代码如下:
import requests
import urllib.request
import os # 系统模块
import shutil # 文件夹控制
def download_pictures(url):
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_6) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36"}
response = requests.get(url, headers=headers) # 发送网络请求 获取响应
if response.status_code == 200: # 判断请求是否成功
# print(response.json())
# 每次获取数据之前,先将保存图片的文件夹清空 在创建目录
if os.path.exists("img_download"): # 判断文件夹是否存在
shutil.rmtree("img_download") # 存在则删除
os.makedirs("img_download") # 重新创建
else:
os.makedirs("img_download") # 不存在 直接创建
content = response.json()["products"] # 获取响应内容
print(content)
for index, item in enumerate(content):
# 图片地址
img_path = "http://img13.360buyimg.com/n1/s320x320_" + item["imgPath"]
# print(item["imgPath"])
# 根据下标命名图片名称
urllib.request.urlretrieve(img_path, "img_download/" + "img" + str(index) + ".jpg")
else:
print("请求失败")
if __name__ == '__main__':
download_pictures("https://ch.jd.com/hotsale2?cateid=686")
运行结果如下图所示:
到此这篇关于Python使用urlretrieve实现直接远程下载图片的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python urlretrieve远程下载内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!
Powered By python教程网 鲁ICP备18013710号
python博客 - 小白学python最友好的网站!