Python大批量搜索引擎图像爬虫工具详解

python图像爬虫包

最近在做一些图像分类的任务时，为了扩充我们的数据集，需要在搜索引擎下爬取额外的图片来扩充我们的训练集。搞人工智能真的是太难了😭，居然还要会爬虫。当然网上也有许多python写的爬虫工具，当然，用多了就知道，这些爬虫工具不是不能进行多关键字的爬虫就是用不了，或者是一会就被网站检测到给停止了，最后发现了一款非常好用的python图像爬虫库icrawler，直接就能通过pip进行安装，使用时几行代码就能搞定，简直不要太爽。
话不多说，附上安装命令：

pip install icrawler

下面附上我爬虫的代码：

from icrawler.builtin import BaiduImageCrawler 
from icrawler.builtin import BingImageCrawler 
from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler 
#需要爬虫的关键字
list_word = ['抽烟 行人','吸烟 行人','接电话 行人','打电话 行人', '玩手机 行人']
for word in list_word:
  #bing爬虫
  #保存路径
  bing_storage = {'root_dir': 'bing\\'+word}
  #从上到下依次是解析器线程数，下载线程数，还有上面设置的保存路径
  bing_crawler = BingImageCrawler(parser_threads=2,
                  downloader_threads=4,
                  storage=bing_storage)
  #开始爬虫，关键字+图片数量
  bing_crawler.crawl(keyword=word,
            max_num=2000)

  #百度爬虫
  # baidu_storage = {'root_dir': 'baidu\\' + word}
  # baidu_crawler = BaiduImageCrawler(parser_threads=2,
  #                  downloader_threads=4,
  #                  storage=baidu_storage)
  # baidu_crawler.crawl(keyword=word,
  #           max_num=2000)


  # google爬虫
  # google_storage = {'root_dir': '‘google\\' + word}
  # google_crawler = GoogleImageCrawler(parser_threads=4,
  #                  downloader_threads=4,
  #                  storage=google_storage)
  # google_crawler.crawl(keyword=word,
  #           max_num=2000)

这个爬虫库能够实现多线程，多搜索引擎（百度、必应、谷歌）的爬虫，当然谷歌爬虫需要梯子。这里展示的是基于必应的爬虫，百度和谷歌的代码也在下面，只不过被我屏蔽掉了，当然也可以三个同时全开！这样的python爬虫库用起来简直不要太爽。

到此这篇关于Python大批量搜索引擎图像爬虫工具的文章就介绍到这了,更多相关Python搜索引擎图像爬虫内容请搜索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！