零基础实现爬虫

本文介绍如何使用Python3及第三方库requests和BeautifulSoup实现网页图片的批量下载。首先安装Python3并配置pip,接着安装requests和BeautifulSoup库。通过PyCharm创建项目并编写代码,设置请求头,解析网页源码,获取图片链接并下载到本地。

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首先安装python3在自己的电脑上
然后安装pip添加requests和beautifulsoup两个python的第三方库
python3安装pip(一个安装管理python第三方库的软件)

pip3 install PackageName

通过如下命令安装第三库 packagename表示第三方库的名字

python3 -m pip install PackageName

在介绍几个pip的常用操作

pip install --upgrade pip
pip uninstall flask
pip list        

安装两个库的命令

 python3 -m  pip install beautifulsoup4
 python3 -m  pip install requests

然后下载一个python的编译器pycharm(https://www.jetbrains.com/pycharm/),百度即可下载,
安装完成之后新建一个项目,然后在项目下新建一个py文件
然后写入如下代码

import  requests
from bs4 import  BeautifulSoup
import urllib.request

url='http://jandan.net/pic/page-7707'
header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:23.0) Gecko/20100101 Firefox/23.0'}

# header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36'}
source_code=requests.get(url,headers=header)

plain_text=source_code.text

download_links=[]
Soup=BeautifulSoup(plain_text)
folder_path="/Users/mymac/Desktop/a3/"
for pic_tag in Soup.find_all("img"):
    pic_link=pic_tag.get('src')
    download_links.append(pic_link)

for item in download_links:
    res=requests.get(item)
    with open(folder_path+item[-10:],'wb') as f:
        f.write(res.content)

运行即可。其中import表示导入库。其他不懂的可自行百度。其中请将folder_path改为你的电脑的路径

### Python 零基础编写爬虫 对于完全没有编程经验的习者来说,可以从简单的例子入手逐步掌握Python爬虫的基础知识。为了实现这一目标,建议先安装并配置好开发环境。 #### 安装必要的工具和库 确保已经安装了最新版的Python解释器[^1]。推使用Anaconda作为集成开发环境(IDE),因为它自了许多常用的科计算包,并简化了依赖管理过程。接着可以利用`pip install requests beautifulsoup4 pandas`命令来安装几个重要的第三方库: - `requests`: 用于发起HTTP请求获取网页内容; - `beautifulsoup4`: 解析HTML文档结构; - `pandas`: 处理表格型数据; ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup as soup ``` #### 编写第一个简单爬虫程序 下面是一个非常基本的例子,展示了如何抓取指定网站上的页面信息并将其中的文字提取出来保存到本地文件中: ```python url = 'https://example.com' # 替换成际的目标网址 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: page_content = soup(response.text, 'html.parser') with open('output.txt', mode='w') encoding='utf8') as file_object: for paragraph in page_content.find_all('p'): text = paragraph.get_text() if text.strip(): print(text) file_object.write(f'{text}\n\n') else: raise Exception(f'Request failed with status code {response.status_code}') ``` 这段代码首先向给定URL发送GET请求获得服务器响应对象,如果状态码为200表示成功,则继续解析返回的内容。这里采用了BeautifulSoup来进行DOM树遍历作,找到所有的段落标签(`<p>`)之后读取出纯文本形式的数据打印显示同时也追加记录到了磁盘文件里。 需要注意的是,在真场景下还需要考虑更多因素比如异常处理机制、反爬策略应对措施等复杂情况。因此鼓励读者不断践探索更高级的功能和技术栈[^2]。
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