Python 爬虫图片简单实现

Python  /  管理员 发布于 7年前   467

Python 爬虫图片简单实现

经常在逛知乎，有时候希望把一些问题的图片集中保存起来。于是就有了这个程序。这是一个非常简单的图片爬虫程序，只能爬取已经刷出来的部分的图片。由于对这一部分内容不太熟悉，所以只是简单说几句然后记录代码，不做过多的讲解。感兴趣的可以直接拿去用。亲测对于知乎等网站是可用的。

上一篇分享了通过url打开图片的方法，目的就是先看看爬取到的图片时什么样，然后再筛选一下保存。

这里用到了requests库来获取页面信息，需要注意的是，获取页面信息的时候需要一个header，用以把程序伪装成浏览器去访问服务器，不然可能会被服务器拒绝。然后用BeautifulSoup来过滤多余信息得到图片地址。得到图片后，根据图片的大小过滤掉一些头像、表情包之类的小图片。最后打开或者保存图片的时候选择就比较多了，OpenCV，skimage，PIL等都可以。

程序如下：

# -*- coding=utf-8 -*-import requests as reqfrom bs4 import BeautifulSoupfrom PIL import Imagefrom io import BytesIOimport osfrom skimage import iourl = "https://www.zhihu.com/question/37787176"headers = {'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.96 Mobile Safari/537.36'}response = req.get(url,headers=headers)content = str(response.content)#print contentsoup = BeautifulSoup(content,'lxml')images = soup.find_all('img')print u"共有%d张图片" % len(images)if not os.path.exists("images"):  os.mkdir("images")for i in range(len(images)):  img = images[i]  print u"正在处理第%d张图片..." % (i+1)  img_src = img.get('src')  if img_src.startswith("http"):    ## use PIL    '''    print img_src    response = req.get(img_src,headers=headers)    image = Image.open(BytesIO(response.content))    w,h = image.size    print w,h    img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"    if w>=500 and h>500:      #image.show()      image.save(img_path)    '''    ## use OpenCV    import numpy as np    import urllib    import cv2    resp = urllib.urlopen(img_src)    image = np.asarray(bytearray(resp.read()), dtype="uint8")    image = cv2.imdecode(image, cv2.IMREAD_COLOR)    w,h = image.shape[:2]    print w,h    img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"    if w>=400 and h>400:      cv2.imshow("Image", image)      cv2.waitKey(3000)      ##cv2.imwrite(img_path,image)    ## use skimage    ## image = io.imread(img_src)    ## w,h = image.shape[:2]    ## print w,h    #io.imshow(image)    #io.show()    ## img_path = "images/" + str(i+1) + ".jpg"    ## if w>=500 and h>500:      ## image.show()      ## image.save(img_path)      ## io.imsave(img_path,image)print u"处理完成！"

这里给出了多种选择，供参考。