基于python实现获取网页图片过程解析
作者:哈哈哈天蝎 时间:2023-10-08 21:57:59
环境:python3, 要安 * s4这个第三方库
获取请求头的方法
这里使用的是Chrome浏览器。
打开你想查询的网站,按F12,或者鼠标右键一下选择检查。会弹出如下的审查元素页面:
然后点击上方选项中的Network选项:
此时在按Ctrl+R:
选择下方框中的第一个,单击:
选择Headers选项,其中就会有Request Headers,包括你需要的信息。
介绍:这个程序是用来批量获取网页的图片,用于新手入门
注意:由于是入门的程序在获取某些网页的图片时会出问题!!!!!
import os
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
# 网址
url = "http://www2017.tyut.edu.cn/"
# 建立请求对象
request = urllib.request.Request(url)
# 加入请求头(一定要换成自己的!!!!)
request.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36')
# 获取请求
code = urllib.request.urlopen(request)
# 得到html代码
html = code.read().decode('utf-8')
# 将html的标签转成对象(方便后面的操作)
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取所有的img标签
imagesUrl = bs.find_all('img')
sources = []
# 建立存放的路径(路径一定要存在!!!!!!)
filepath = os.getcwd() + '\\images\\'
def createFile(path: str, fpath):
urllib.request.urlretrieve(path, fpath)
# 获取图片的路径(网址+img标签的src属性的值)
for img in imagesUrl:
sources.append(url + str(img.get('src')))
for src in sources:
# 用split是防止请求带参
baseName = os.path.basename(src).split('?')
# 图片名
fileName = filepath + baseName[0]
print("url=" + src, "filename=" + fileName)
createFile(src, fileName)
print('这次您一共下载了图片' + str(len(sources)) + '张')
来源:https://www.cnblogs.com/li1234567980/p/12853173.html
标签:python,获取,图片
0
投稿
猜你喜欢
python 实现一个简单的线性回归案例
2023-05-08 23:40:25
打包python 加icon 去掉cmd黑窗口方法
2021-12-01 15:26:38
用Python实现给Word文档盖章
2021-07-08 21:18:00
用python处理图片之打开\\显示\\保存图像的方法
2021-03-16 11:37:08
Python桌面文件清理脚本分享
2022-10-11 03:13:23
通过排序引导用户的行为方式
2008-05-17 09:30:00
function.inc.php超越php
2024-06-05 09:22:40
thinkphp的URL路由规则与配置实例
2023-11-16 02:58:57
在MySQL中使用更新日志文件
2009-02-26 16:22:00
xml xpath基础语法
2008-01-21 12:46:00
4个场景教会你Go中Goroutine和通道是怎么用的
2024-04-23 09:45:05
Python使用PyAudio制作录音工具的实现代码
2023-09-07 22:36:46
Array.prototype.slice
2010-05-07 12:43:00
从零开始学Golang的接口
2023-10-09 02:26:03
JavaScript获取事件对象的注意点
2009-07-29 18:36:00
vue踩坑日记之params传递参数问题
2024-05-10 14:19:48
原生js实现五子棋游戏
2024-06-18 03:22:13
matplotlib在python上绘制3D散点图实例详解
2022-01-16 03:11:11
Pandas库之DataFrame使用的学习笔记
2023-07-03 23:34:28
解决pytorch 模型复制的一些问题
2022-04-23 03:57:58