爬取百度图片

目录

任务目标:

前言

开始实现

1.遇到的问题

2.思考请求URL

3.代码实现

1.引用库

2.标头信息

3.执行代码

4.运行展示


任务目标:

希望创建一个脚本,用户可以输入想要下载图片的关键字以及下载文件数量,然后程序可以爬取百度图片。


前言

最开始,我们想要爬取图片,首先需要打开百度图库,然后在搜索栏中输入自己想要的图片(比如说壁纸)。

接着右键检查,点击网络:

起初可能没有名称信息,刷新界面就可以了。

打开信息,查看标头内容

可以看到请求URL为:

复制这串URL,然后在浏览器中打开

这个就是我们搜索的壁纸图片的网页内容。

怎么找到图片的URL呢?在上述内容中,找到data,可以发现里面每隔一个aiEditData,下面代码的形式是一样的,就相当于一张图片。

找到hoverURL:

复制在浏览器中打开就是一张图片了:

所以爬取的实质就是找到网页里面图片的hoverURL,然后进行下载。


开始实现

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何通过编程爬取百度图片的问题。用户希望使用Python或其他语言的方法和代码示例。首先,我需要回忆一下之前学过的爬虫知识,并结合提供的引用内容来构建答案。 首先,用户提到的引用中有关于爬取百度热点、POI数据、搜索结果和图片的示例。特别是引用[3]和引用[4]提到了使用requests和BeautifulSoup,以及多线程的方法。这可能对解决当前问题有帮助。 接下来,我需要考虑百度图片的网页结构。通常,百度图片的搜索结果是通过异步加载的,可能需要分析XHR请求来找到真实的图片URL。或者,可能需要模拟浏览器行为,比如使用Selenium,但用户可能更倾向于轻量级的解决方案,比如直接发送HTTP请求。 然后,我需要确定百度图片的接口。根据经验,百度图片的搜索接口可能包含参数如word(搜索关键词)、pn(页码)、rn(每页数量)等。通过分析这些参数,可以构造请求URL。 另外,需要注意反爬机制。百度可能有反爬措施,比如检查User-Agent、IP封禁等。因此,在代码中需要设置合理的请求头,并考虑使用代理或延迟来避免被封。 现在,步骤可能包括: 1. 分析百度图片的网页或接口,获取图片数据的来源。 2. 发送HTTP请求获取数据。 3. 解析返回的数据,提取图片URL。 4. 下载图片并保存到本地。 根据引用[3]中的方法,使用requests和BeautifulSoup是可行的,但可能需要处理动态加载的内容。如果页面是JavaScript渲染的,可能需要找到实际的API接口。例如,百度图片可能通过AJAX加载图片数据,返回JSON格式的数据,其中包含图片的URL。 假设百度图片的API接口可以通过构造特定的URL来获取JSON数据,那么可以直接请求这个接口,解析JSON中的图片链接。例如,引用[3]中提到的百度搜索爬虫使用了requests和解析HTML,而百度图片可能需要类似的方法,但针对不同的URL和参数。 接下来,我需要验证这个假设。可以手动打开百度图片,搜索关键词,查看开发者工具中的网络请求,找到返回图片数据的请求,分析其结构和参数。例如,可能发现一个包含“data”字段的JSON响应,其中包含图片的URL。 一旦找到正确的接口URL和参数,就可以在Python代码中模拟这个请求。例如,构造请求头,包括User-Agent,然后发送GET请求,解析返回的JSON数据,提取图片URL,最后下载图片。 此外,引用[4]提到了多线程爬虫,这可能用于加速图片下载,但用户可能首先需要一个基础版本,之后再考虑优化。 现在,编写代码的大致步骤: - 导入requests和json库。 - 定义搜索关键词、保存路径、请求头。 - 构造请求URL,包含分页参数。 - 发送请求,获取响应。 - 解析JSON数据,提取图片URL。 - 遍历URL,下载图片并保存。 需要注意的是,百度图片的接口可能有反爬措施,比如对referer的检查,或者需要cookies。因此,可能需要添加更多的请求头信息,或者使用会话对象来维持cookies。 此外,下载图片时,需要处理可能的异常,比如网络错误或无效的URL。代码中应加入异常处理机制,例如try-except块。 最后,测试代码,确保能够正确获取和下载图片。如果遇到问题,可能需要调整请求参数或头信息。 总结,基于用户的引用和现有知识,使用Python的requests库发送HTTP请求,解析返回的JSON数据,提取图片URL,并使用多线程或异步方法提高效率,同时注意反爬措施,是可行的解决方案。</think>### 通过Python爬取百度图片的方法及代码示例 #### 实现原理 百度图片搜索结果通过异步接口(XHR)返回JSON数据,其中包含图片的真实URL。通过模拟浏览器请求并解析响应数据,可批量获取图片地址并下载[^3][^4]。 #### 实现步骤 1. **分析接口**:通过浏览器开发者工具捕获百度图片的API请求 2. **参数构造**:包含搜索关键词、分页参数等 3. **请求头设置**:模拟浏览器访问避免反爬 4. **数据解析**:从JSON响应中提取高清图片URL 5. **下载保存**:多线程加速下载过程 #### Python代码示例 ```python import requests import os import json from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def fetch_baidu_images(keyword, page=1, per_page=30, save_dir='images'): # 创建保存目录 os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) # 请求头设置(需包含Referer) headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36', 'Referer': 'https://image.baidu.com/' } # 构造请求URL(示例接口,实际需抓取最新接口) url = f'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&word={keyword}&pn={(page-1)*per_page}&rn={per_page}' try: response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() data = json.loads(response.text.replace(r"\'", "'")) # 提取图片URL img_urls = [item.get('hoverURL') for item in data.get('data', []) if item.get('hoverURL')] # 多线程下载 with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: for idx, url in enumerate(img_urls): executor.submit(download_image, url, save_dir, idx+1) print(f'成功下载{len(img_urls)}张图片到{save_dir}目录') except Exception as e: print(f'请求失败: {str(e)}') def download_image(url, save_dir, index): try: response = requests.get(url, timeout=10) if response.status_code == 200: # 根据Content-Type确定文件后缀 content_type = response.headers.get('Content-Type', 'image/jpeg') ext = content_type.split('/')[-1] # 保存文件 with open(f'{save_dir}/image_{index}.{ext}', 'wb') as f: f.write(response.content) except Exception as e: print(f'下载失败: {url} - {str(e)}') # 使用示例 if __name__ == '__main__': fetch_baidu_images('自然风景', page=1, per_page=20) ``` #### 注意事项 1. 接口验证:百度可能变更接口参数,需通过开发者工具获取最新接口 2. 频率控制:添加`time.sleep()`避免高频请求导致封IP 3. 代理设置:针对反爬机制可添加代理池 4. 版权问题:遵守网站robots.txt规定,仅用于学习用途
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