Python爬虫爬取煎蛋网图片代码实例

这篇文章主要介绍了Python爬虫爬取煎蛋网图片代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

今天，试着爬取了煎蛋网的图片。

用到的包：

• urllib.request
• os

分别使用几个函数，来控制下载的图片的页数，获取图片的网页，获取网页页数以及保存图片到本地。过程简单清晰明了

直接上源代码：

import urllib.request
import os


def url_open(url):
  req = urllib.request.Request(url)
  req.add_header('user-agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36')
  response = urllib.request.urlopen(url)
  html = response.read()

  return html

def get_page(url):
  html = url_open(url).decode('utf-8')

  a = html.find('current-comment-page')+23
  b = html.find(']',a)

  return html[a:b]


def find_imgs(url):
  html = url_open(url).decode('utf-8')
  img_addrs = []

  a = html.find('img src=')

  while a != -1:
    b = html.find('.jpg',a ,a+255)
    if b != -1:
      img_addrs.append('https:'+html[a+9:b+4]) # 'img src='为9个偏移 '.jpg'为4个偏移
    else:
      b = a+9
    a = html.find('img src=', b)

  return img_addrs


def save_imgs(folder, img_addrs):
  for each in img_addrs:
    filename = each.split('/')[-1]
    with open(filename, 'wb') as f:
      img = url_open(each)
      f.write(img)
    print(img_addrs)

def download_mm(folder = 'xxoo', pages = 5):
  os.mkdir(folder)
  os.chdir(folder)

  url = 'http://jandan.net/ooxx/'
  page_num = int(get_page(url))

  for i in range(pages):
    page_num -= i
    page_url = url + 'page-'+ str(page_num) + '#comments'
    img_addrs = find_imgs(page_url)
    save_imgs(folder, img_addrs)

if __name__ == '__main__':
  download_mm()

其中在主函数download_mm()中，将pages设置在了5面。

本来设置的是10，但是在程序执行的过程中。出现了404ERROR错误

即imgae_url出现了错误。尝试着在save_img()函数中加入了测试代码：print(img_addrs)，

想到会不会是因为后面页数的图片，img_url的格式出现了改变，导致404，所以将pages改成5，

再次运行，结果没有问题，图片能正常下载：

仔细观察发现，刚好是在第五面的图片往后，出现了不可下载的问题（404）。所以在煎蛋网上，我们直接跳到第6面查看图片的url。

上图是后5面的图片url，下图是前5面的图片url

而源代码中，寻找的图片url为使用find()函数，进行定为 <.jpg>中的图片url，所以后5面出现的a href无法匹配，即出现了404 ERROR。如果想要下载后续的图片，需要重新添加一个url定位

即在find中将 img src改成 a href，偏移量也需要更改。

总结：

使用find()来定位网页标签确实太过low，所以以后在爬虫中要尽量使用正则表达式和Beautifulsoup包来提高效率，而这两项我还不是特别熟，所以需要更多的训练。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持python博客。