python如何爬取設計圖片

❶ python如何爬取百度圖片

幾乎所有的網站都會有反爬機制，這就需要在爬取網頁時攜帶一些特殊參數，比如：user-agent、Cookie等等，可以在寫代碼的時候用工具將所有參數都帶上。

❷ linux下python怎麼寫爬蟲獲取圖片

跟linux有什麼關系，python是跨平台的，爬取圖片的代碼如下：

import urllib.requestimport osimport randomdef url_open(url):
req=urllib.request.Request(url) #為請求設置user-agent,使得程序看起來更像一個人類
req.add_header('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:43.0) Gecko/20100101 Firefox/43.0') #代理IP，使用戶能以不同IP訪問，從而防止被伺服器發現
'''iplist=['1.193.162.123:8000','1.193.162.91:8000','1.193.163.32:8000']
proxy_support=urllib.request.ProxyHandler({'http':random.choice(iplist)})
opener=urllib.request.build_opener(proxy_support)
opener.addheaders=[('User-Agent','Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/42.0.2311.154 Safari/537.36 LBBROWSER')]

urllib.request.install_opener(opener)'''

response=urllib.request.urlopen(req)
html=response.read() return htmldef get_page(url):

html=url_open(url).decode('utf-8')
a=html.find('current-comment-page')+23
b=html.find(']',a) #print(html[a:b])
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+140) if b!=-1: if html[a+9]!='h':
img_addrs.append('http:'+html[a+9:b+4]) else:
img_addrs.append(html[a+9:b+4]) else:
b=a+9

a=html.find('img src=',b) for each in img_addrs:
print(each+'我的列印') return img_addrsdef save_imgs(folder,img_addrs):
for each in img_addrs: #print('one was saved')
filename=each.split('/')[-1] with open(filename,'wb') as f:
img=url_open(each)
f.write(img)def download_mm(folder='ooxx',pages=10):
os.mkdir(folder)
os.chdir(folder)

url=""
page_num=int(get_page(url)) for i in range(pages):
page_num=page_num-1
page_url=url+'page-'+str(page_num)+'#comments'
img_addrs=find_imgs(page_url)
save_imgs(folder,img_addrs)if __name__=='__main__':
download_mm()

完成

運行結果

❸ 如何用Python做爬蟲

在我們日常上網瀏覽網頁的時候，經常會看到一些好看的圖片，我們就希望把這些圖片保存下載，或者用戶用來做桌面壁紙，或者用來做設計的素材。

我們最常規的做法就是通過滑鼠右鍵，選擇另存為。但有些圖片滑鼠右鍵的時候並沒有另存為選項，還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來，但這樣就降低圖片的清晰度。好吧其實你很厲害的，右鍵查看頁面源代碼。

我們可以通過python來實現這樣一個簡單的爬蟲功能，把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現這樣一個功能。

❹ 如何用python實現爬取微博相冊所有圖片

三種方案:
1.直接用Python的requests庫直接爬取，不過這個需要手動做的事情就比較多了，基本上就看你的Python功力了
2.使用scrapy爬蟲框架，這個框架如果不熟悉的話只能自己先去了解下這個框架怎麼用
3.使用自動測試框架selemium模擬登錄操作，及圖片爬取，這個對於大多數會點Python編碼的人來說是最好的選擇了，他比較直觀的能看到怎麼去獲取數據
每種方案的前提都是你必須有一定基礎的編碼能力才行，不是隨便一個人就能用的

❺ 如何入門 Python 爬蟲

Python入門程度的基礎很簡單：
1、簡單的python語法，不需要什麼很深的東西
2、請求庫用法（requests、aiohttp等）
3、簡單的抓包/摳URL
4、xpath、正則表達式的使用，且能在不用生成工具的情況下自己寫出語句提取數據
以上四點已經足夠讓你爬一些簡單的網站了，但僅僅是這個程度而已的話，就還沒那些傻瓜式爬蟲工具強呢。你還需要JavaScript/Android/iOS逆向知識（核心，雜七雜八的那些這里不一一列舉，太多了），用於破加密請求參數、反爬等各種阻止你獲取到數據的東西。

❻ 想學習Python爬蟲，有什麼推薦的書或者教程嗎

Python爬蟲入門看什麼書好呢？我為你推薦一本書，手把手教你學Python。

這本書是一本實戰性的網路爬蟲秘笈，在本書中不僅講解了如何編寫爬蟲，還講解了流行的網路爬蟲的使用。而且這本色書的作者在Python領域有著非常深厚的積累，不僅精通Python網路爬蟲，而且在Python機器學習等領域都有著豐富的實戰經驗，所以說這本書是Python爬蟲入門人員必備的書籍。

這本書總共從三個維度講解了Python爬蟲入門，分別是：

技術維度：詳細講解了Python網路爬蟲實現的核心技術，包括網路爬蟲的工作原理、如何用urllib庫編寫網路爬蟲、爬蟲的異常處理、正則表達式、爬蟲中Cookie的使用、爬蟲的瀏覽器偽裝技術、定向爬取技術、反爬蟲技術，以及如何自己動手編寫網路爬蟲;

工具維度：以流行的Python網路爬蟲框架Scrapy為對象，詳細講解了Scrapy的功能使用、高級技巧、架構設計、實現原理，以及如何通過Scrapy來更便捷、高效地編寫網路爬蟲;

實戰維度：以實戰為導向，是本書的主旨，除了完全通過手動編程實現網路爬蟲和通過Scrapy框架實現網路爬蟲的實戰案例以外，本書還有博客爬取、圖片爬取、模擬登錄等多個綜合性的網路爬蟲實踐案例。

Python爬蟲入門可能有些人會覺得很難，但是我們只要選對老師至少找對一本正確的學習書籍，那麼Python爬蟲入門就真的沒有那麼難。

千鋒網站上有全套的Python教程，你可以去下載學習試試

❼ python怎麼輸入圖片

python導入圖片的方法：

一、直接從源圖片中導入（圖片位於images文件夾內）self.label1=QLabel(self)

self.label1.setPixmap(QPixmap(r"images/head.jpg"))

layout.addWidget(self.label1)

#或者 layout.addWidget(QLabel(self, pixmap=QPixmap("images/head.jpg")))

二、利用qrc資源導入

1、先寫qrc文件

images/head.jpg

images/body.jpg

2、將qrc文件轉化成py文件

轉化命令為：pyrcc5 res.qrc -o res_rc.py

3、導入res_rc.py：import res_rc

4、layout.addWidget(QLabel(self,pixmap=QPixmap(":/images/head.jpg")))

注意需要添加:/符號作為前綴。

❽ 如何使用python爬取到高清原圖

#-*-coding:utf8-*-
#2013.12.3619:41wnlo-c209
#抓取dbmei.com的圖片。

frombs4importBeautifulSoup
importos,sys,urllib2

#創建文件夾，昨天剛學會
path=os.getcwd()				#獲取此腳本所在目錄
new_path=os.path.join(path,u'豆瓣妹子')
ifnotos.path.isdir(new_path):
	os.mkdir(new_path)


defpage_loop(page=0):
	url='http://www.dbmeizi.com/?p=%s'%page
	content=urllib2.urlopen(url)

	soup=BeautifulSoup(content)

	my_girl=soup.find_all('img')

#加入結束檢測，寫的不好....
	ifmy_girl==[]:
		printu'已經全部抓取完畢'
		sys.exit(0)

	printu'開始抓取'
	forgirlinmy_girl:
		link=girl.get('src')
		flink='http://www.dbmeizi.com/'+link
		
		printflink
		content2=urllib2.urlopen(flink).read()
		withopen(u'豆瓣妹子'+'/'+flink[-11:],'wb')ascode:#在OSC上現學的
			code.write(content2)
	page=int(page)+1
	printu'開始抓取下一頁'
	print'the%spage'%page
	page_loop(page)
	
page_loop()
print"~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~END~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~"
#為了避免雙擊的時候直接一閃退出，在最後面加了這么一句
raw_input("Press<Enter>ToQuit!")

❾ Python爬取數據後，如何將這些數據進行圖表繪制

爬取到的數據放到一個列表常量，變數在放到你紅框位置就好了

❿ 如何學習python爬蟲

爬蟲是入門Python最好的方式，沒有之一。 Python有很多應用的方向，比如後台開發、web開發、科學計算等等，但爬蟲對於初學者而

言更友好，原理簡單，幾行代碼就能實現基本的爬蟲，學習的過程更加平滑，你能體會更大的成就感。

掌握基本的爬蟲後，你再去學習Python數據分析、web開發甚至機器學習，都會更得心應手。因為這個過程中，Python基本語法、庫的

使用，以及如何查找文檔你都非常熟悉了。

對於小白來說，爬蟲可能是一件非常復雜、技術門檻很高的事情。比如有的人則認為先要掌握網頁的知識，遂 開始 HTMLCSS，結果入了前端的坑 ，瘁……

但掌握正確的方法，在短時間內做到能夠爬取主流網站的數據，其實非常容易實現，但建議你從 一開始就要有一個具體的目標。

在目標的驅動下，你的學習才會更加精準和高效。 那些所有你認為必須的前置知識，都是可以在完成目標的過程中學到的。 這里給你一

條平滑的、零基礎快速入門的學習路徑。

python學習網，免費的python學習網站，歡迎在線學習！

學習 Python 包並實現基本的爬蟲過程

大部分爬蟲都是按 「發送請求——獲得頁面——解析頁面——抽取並儲存內容」 這樣的流程來進行，這其實也是模擬了我們使用瀏覽器

獲取網頁信息的過程。

Python中爬蟲相關的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等， 建議從requests+Xpath 開始 ，requests 負責連接網

站，返回網頁，Xpath 用於解析網頁，便於抽取數據。

如果你用過 BeautifulSoup，會發現 Xpath 要省事不少，一層一層檢查元素代碼的工作，全都省略了。這樣下來基本套路都差不多， 一

般的靜態網站根本不在話下，豆瓣、糗事網路、騰訊新聞等基本上都可以上手了 。

掌握各種技巧，應對特殊網站的反爬措施

當然，爬蟲過程中也會經歷一些絕望啊，比如被網站封IP、比如各種奇怪的驗證碼、userAgent訪問限制、各種動態載入等等。

遇到這些反爬蟲的手段，當然還需要一些高級的技巧來應對，常規的比如 訪問頻率控制、使用代理IP池、抓包、驗證碼的OCR處理等等 。

往往網站在高效開發和反爬蟲之間會偏向前者，這也為爬蟲提供了空間，掌握這些應對反爬蟲的技巧，絕大部分的網站已經難不到你了。

學習 scrapy，搭建工程化的爬蟲

掌握前面的技術一般量級的數據和代碼基本沒有問題了，但是在遇到非常復雜的情況，可能仍然會力不從心，這個時候，強大的 scrapy

框架就非常有用了。

scrapy 是一個功能非常強大的爬蟲框架，它不僅能便捷地構建request，還有強大的 selector 能夠方便地解析 response，然而它最讓人

驚喜的還是它超高的性能，讓你可以將爬蟲工程化、模塊化。

學會 scrapy，你可以自己去搭建一些爬蟲框架，你就基本具備爬蟲工程師的思維了。

學習資料庫基礎，應對大規模數據存儲

爬回來的數據量小的時候，你可以用文檔的形式來存儲，一旦數據量大了，這就有點行不通了。所以掌握一種資料庫是必須的，學習目前

比較主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存儲一些非結構化的數據 ，比如各種評論的文本，圖片的鏈接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在

Python中操作MongoDB。

因為這里要用到的資料庫知識其實非常簡單，主要是 數據如何入庫、如何進行提取 ，在需要的時候再學習就行。

分布式爬蟲，實現大規模並發採集

爬取基本數據已經不是問題了，你的瓶頸會集中到爬取海量數據的效率。這個時候，相信你會很自然地接觸到一個很厲害的名字： 分布

式爬蟲 。

分布式這個東西，聽起來很恐怖， 但其實就是利用多線程的原理讓多個爬蟲同時工作 ，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 這三種工具 。

Scrapy 前面我們說過了，用於做基本的頁面爬取，MongoDB 用於存儲爬取的數據，Redis 則用來存儲要爬取的網頁隊列，也就是任務

隊列。

所以有些東西看起來很嚇人，但其實分解開來，也不過如此。當你能夠寫分布式的爬蟲的時候，那麼你可以去嘗試打造一些基本的爬蟲架

構了，實現一些更加自動化的數據獲取。

你看，這一條學習路徑下來，你已然可以成為老司機了，非常的順暢。所以在一開始的時候，盡量不要系統地去啃一些東西，找一個實際

的項目（開始可以從豆瓣、小豬這種簡單的入手），直接開始就好 。