python怎么看源码进行网络爬虫

发布网友 发布时间：2022-04-22 13:35

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热心网友 时间：2022-04-06 01:42

在我们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。
我们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧～！其实你很厉害的，右键查看页面源代码。
我们可以通过python 来实现这样一个简单的爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

一，获取整个页面数据

首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。
getjpg.py

#coding=utf-8
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262")

print html

Urllib 模块提供了读取web页面数据的接口，我们可以像读取本地文件一样读取www和ftp上的数据。首先，我们定义了一个getHtml()函数:
urllib.urlopen()方法用于打开一个URL地址。
read()方法用于读取URL上的数据，向getHtml()函数传递一个网址，并把整个页面下载下来。执行程序就会把整个网页打印输出。

二，筛选页面中想要的数据

Python 提供了非常强大的正则表达式，我们需要先要了解一点python 正则表达式的知识才行。
http://www.cnblogs.com/fnng/archive/2013/05/20/3089816.html

假如我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”https://gss0.baidu.com/70cFfyinKgQFm2e88IuM_a/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

修改代码如下：

import re
import urllib

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
return imglist

html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")
print getImg(html)

我们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：
re.compile() 可以把正则表达式编译成一个正则表达式对象.
re.findall() 方法读取html 中包含 imgre（正则表达式）的数据。
运行脚本将得到整个页面中包含图片的URL地址。

三，将页面筛选的数据保存到本地

把筛选的图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

#coding=utf-8
import urllib
import re

def getHtml(url):
page = urllib.urlopen(url)
html = page.read()
return html

def getImg(html):
reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'
imgre = re.compile(reg)
imglist = re.findall(imgre,html)
x = 0
for imgurl in imglist:
urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)
x+=1

html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")

print getImg(html)

这里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。
通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。
程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

热心网友 时间：2022-04-06 03:00

这个不是很简单的吗

热心网友 时间：2022-04-06 04:34

第一步：打开网址，按F12键查看HTML代码结构。
第二步：用PYTHON编写爬虫。
另外一种更加方便的方式是用爬虫工具来实现。