requests与BeautifulSoup爬取网页图片

爬虫实战:requests+BeautifulSoup抓取图片
本文介绍使用requests库访问网页与BeautifulSoup库解析网页的方法,重点讲解了如何利用这两种工具抓取网页上的图片链接。通过具体实例演示了如何定位并提取特定标签内的内容,如图片URL,并提供了完整的代码示例。

requests+BeautifulSoup爬取网页图片


最近一直抽时间在看requests+BeautifulSoup爬取网页内容这一块的内容,所以,打算把自己看的总结一下,分享也是一种学医,给自己做做笔记。


1.首先,我们看一下requests库
requests库主要用于访问网页,这个网上资源比较多,所以我就不多说了,我这直间给出一个连接,大家可以看看。
快速上手requests
2.BeautifulSoup库
这个是一个强大的解析工具,它借助网页的结构和属性等特性来解析网页,而且可以方便的提取网页的元素,非常好用,入门教程我觉得崔庆才老师的文章很值的学习,给出链接崔庆才BeautifulSoup
我主要说一下提取元素的技巧,因为我刚开始看的时候没有注意到这一点;
BeautifulSoup的find_all(‘tag’)方法,是按照tag取出来的tag标签及其内容。那如何取到标签的内容,或者子标签的内容。实际上这还是一个DOM的层级结构问题。
之所有要选取到提取h4标签,而不是直接find_all(‘a’),是因为网页上的a标签很多,一些不是我们所需要提取的内容。

<h1 class="title">
    <a target="111" href="4444">123</a>
</h4>

我随便写一个例子,我们要提取a标签里面的内容的话,应该这样做:

links = soup.find_all('h1') 
for link in links:
       print link.a.get_text()
       print link.a['href']

这样我们成功的提取到了a标签中href的内容,href 是一种属性。
这个就是我们使用这两种库的时候一个小小的技巧,当然也很重要。

3.我们来爬取一个网页的图片的链接
当然,我们获取了网片的链接,就可以欢快的下载图片了
我的代码的注释会比较多一些。
在这里插入图片描述

代码:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
#获取html
f = requests.get('http://tieba.baidu.com/p/2166231880').text
s = BeautifulSoup(f,'lxml')
s_imgs = s.find_all('img',attrs={'class':'BDE_Image'})
for s_img in s_imgs:
    img_url = s_img['src']
    print(img_url)

这个实现了爬取图片的url;

使用 Python 的 `requests` `BeautifulSoup` 库进行数据爬取是一种常见的方法,能够有效地从网页中提取所需信息。以下是具体的实现步骤示例代码。 ### 发送 HTTP 请求获取网页内容 首先,需要使用 `requests` 库发送 HTTP 请求以获取网页的内容。这个库提供了简单易用的接口来处理络请求[^2]。 ```python import requests url = "https://example.com" response = requests.get(url) ``` ### 解析 HTML 内容 一旦获取网页内容,就可以使用 `BeautifulSoup` 来解析 HTML 并提取所需的数据。`BeautifulSoup` 提供了多种方法来查找提取 HTML 文档中的元素[^3]。 ```python from bs4 import BeautifulSoup # 将网页内容转化为BeautifulSoup对象,方便解析 soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser") # 找到所有<a>标签,打印出它们的文本内容链接 for link in soup.find_all("a"): print(link.text.strip(), link.get("href")) ``` ### 提取特定信息 可以根据实际需求调整代码来提取特定的信息。例如,如果想要提取某个站上所有的视频链接,可以针对包含视频链接的特定标签属性进行筛选[^1]。 ```python # 假设视频链接都在特定的div标签内,class为video-container video_links = [] for div in soup.find_all("div", class_="video-container"): # 查找每个div内的a标签,并获取其href属性 for link in div.find_all("a"): video_links.append(link.get("href")) # 输出提取到的所有视频链接 print(video_links) ``` ### 处理复杂页面结构 对于更复杂的页面结构,可能需要更细致地分析页面 HTML 结构并编写相应的选择器逻辑来定位目标数据所在的位置。这通常涉及到对 CSS 选择器或 XPath 的理解应用[^4]。 ```python # 示例:查找具有特定类名的div标签下的所有p标签 specific_data = soup.select(".sight_item p") for item in specific_data: print(item.get_text()) ``` 以上就是利用 `requests` `BeautifulSoup` 进行基本网页数据爬取的方法。通过这些工具技术,用户可以根据自己的需求灵活地抓取互联上的公开数据。
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