Python批量下载网络图片的多种实现方案与反爬应对
本文详细汇总了Python下载网络图片的多种方法，涵盖从已知URL直接下载到通过正则表达式和BeautifulSoup解析HTML获取链接的批量处理技巧。针对动态网页和反爬机制，提供了User-Agent模拟、Referer设置、IP池及Cookie管理等解决方案，并介绍了Selenium动态加载与Pyautogui模拟点击等进阶策略，帮助开发者高效完成图片抓取任务。
Python下载网络图片方法概述
本文汇总了使用Python下载网络图片的几种常见方法，包括直接通过图片URL下载、利用正则表达式或BeautifulSoup解析HTML页面获取图片链接，以及针对动态网页内容的处理技巧。
已知URL的直接下载方案
通过单个或批量图片URL进行下载
当已知图片的URL格式（例如 http://xyz.com/series-*(1,2..N).jpg，共N张）且链接规律固定时，可以通过简单的循环结构，直接使用 `f.write(requests.get(url).content)` 将图片以二进制形式写入本地文件。
直接下载代码示例
import os
import requests
def download(file_path, picture_url):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36 QIHU 360SE",
}
r = requests.get(picture_url, headers=headers)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(r.content)
def main():
os.makedirs('./pic/', exist_ok=True) # 输出目录
prefix_url = 'http://xyz.com/series-' # 同一类目下的图片url前缀
n = 6 # 该类目下的图片总数
tmp = prefix_url.split('/')[-1]
for i in range(1, n + 1):
file_path = './pic/' + tmp + str(i) + '.jpg'
picture_url = prefix_url + str(i) + '.jpg'
download(file_path, picture_url)
if __name__ == '__main__':
main()基于正则表达式的图片解析与下载
利用正则表达式re解析HTML获取图片URL后下载
在实际场景中，图片URL往往不按顺序排列，用户通常只知道网页地址。此时需要解析当前网页的HTML内容，从中提取包含图片URL的代码。常用的方法包括使用正则表达式匹配或借助BeautifulSoup等库进行解析。
正则解析的思路如下：首先通过 `requests.get(url).text` 获取页面HTML源码；接着使用正则表达式匹配图片URL，例如 `re.compile(r'[a-zA-z]+://[^\s]*\.jpg')` 通常匹配以.jpg结尾的链接，但其他网站可能使用.png或.webp等格式，甚至需要更复杂的正则规则。因此，读者需具备一定的正则表达式知识，推荐参考《正则表达式30分钟入门教程》。最后，将匹配到的图片URL加入列表并执行下载。
正则解析代码示例
import os
import re
import requests
def get_html(url):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36 ",
}
html = requests.get(url, headers=headers).text
return html
def parse_html(html_text):
picre = re.compile(r'[a-zA-z]+://[^\s]*\.jpg') # 本正则式得到.jpg结尾的url
pic_list = re.findall(picre, html_text)
return pic_list
def download(file_path, pic_url):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36 ",
}
r = requests.get(pic_url, headers=headers)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(r.content)
def main():
# 使用时修改url即可
url = 'http://xyz.com/series'
html_text = get_html(url)
pic_list = parse_html(html_text)
os.makedirs('./pic/', exist_ok=True) # 输出目录
for pic_url in pic_list:
file_name = pic_url.split('/')[-1]
file_path = './pic/' + file_name
download(file_path, pic_url)
if __name__ == '__main__':
main()基于BeautifulSoup的图片解析与下载
通过bs4库获取图片URL
与正则匹配思路类似，此处通过Beautiful Soup解析HTML以获取图片URL列表，随后依次下载。由于不同网站的HTML结构存在差异，用户需根据实际情况对代码进行适当调整。以下代码示例展示了如何下载豆瓣图片。
BS4解析代码示例
import os
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_html(url):
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36',
}
html = requests.get(url, headers=headers).text
return html
def parse_html(html_text):
soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
li = soup.find_all('div', attrs={'class':'cover'})
pic_list = []
for link in li:
pic_url = link.find('img').get('src')
pic_url = pic_url.replace('/m/', '/l/')
pic_list.append(pic_url)
return pic_list
def download(file_path, pic_url):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.97 Safari/537.36 ",
}
r = requests.get(pic_url, headers=headers)
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(r.content)
def main():
'从豆瓣下载石原里美图片，观察发现每页包含30张图片，其url按30递增，如下所示'
pic_list = []
for i in range(10):
url = 'https://movie.douban.com/celebrity/1016930/photos/?type=C&start=' + str(30*i) + '&sortby=like&size=a&subtype=a'
html_text = get_html(url)
pic_list += parse_html(html_text)
os.makedirs('./pic/', exist_ok=True) # 输出目录
for i, pic_url in enumerate(pic_list):
if i%30 == 0:
print('正在下载第%s页'%(i/30+1))
file_name = pic_url.split('/')[-1].split('.')[0] + '.jpg'
file_path = './pic/' + file_name
download(file_path, pic_url)
if __name__ == '__main__':
main()在下载过程中发现，虽然可以直接访问图片的缩略图URL进行下载，但由于豆瓣的反爬策略，直接访问原图URL会被服务器拒绝（见下图）。具体解决方法见下一部分。
应对网站反爬虫机制的策略
可能遇到的问题
网站反爬虫机制
- User-Agent：模拟浏览器访问，添加该头部后，服务器会将其视为正常的浏览器请求。一般涉及网页操作的访问都应添加此字段。
- Referer：浏览器利用该字段判断请求来源网页。例如在上述豆瓣图片下载示例中，直接输入网址会被拒绝，但在网站内逐步点击却能在同一地址获取内容，这是因为逐步访问时存在前序跳转地址。该地址可通过“F12”开发者工具在Header中查看，若找不到，可尝试根目录地址“movie.douban.com/”或前几步的访问地址……详见GitHub仓库 'adv_bs4_url.py' 文件。
- IP伪装：构建IP池以分散请求来源。
- Cookie伪装：Cookie用于服务器识别用户状态，每次向服务器请求时，Cookie都会随之更新。
- 常用正则式匹配
动态网页与异步加载数据的处理
网页数据采用异步加载，如JS渲染的页面或通过AJAX加载的数据，通过常规GET请求无法获取完整页面源码。
一种方案是所谓的动态爬虫，即采用第三方工具模拟浏览器行为加载数据，如Selenium、PhantomJS等。网络上已有较多相关文章，因较为繁琐此处未详细展开，后续如有需求再行补充，不过其他方法通常已足够使用。
另一种方法是通过分析页面找到请求接口，进而加载页面。其核心在于跟踪页面交互行为，分析JS触发的调度逻辑，找出有价值、有意义的核心调用（通常是通过JS发起的HTTP请求），然后使用Python直接访问逆向得到的链接以获取数据。通过“F12”进行分析，例如对于花瓣网，可获得其链接为“huaban.com/search/?q=石…”。使用 `request.urlopen(url).read()` 读取网页内容。
Pyautogui模拟点击方案
Pyautogui：模拟鼠标点击的“傻瓜式”流程
此方法仅适用于重复性工作，效率相对较低，但完全没有被反爬虫策略屏蔽的风险。其核心思想与Word中的“宏”类似，即告诉计算机在一次循环中鼠标如何操作，然后让其自动循环执行。代码简单明了。
Pyautogui模拟点击代码示例
import pyautogui
import time
pyautogui.FAILSAFE = True
def get_mouse_positon():
time.sleep(3) # 此间将鼠标移动到初始位置
x1, y1 = pyautogui.position()
print(x1, y1)
pyautogui.click(x=x1, y=y1, button='right') # 模拟鼠标右键点击，呼出菜单
time.sleep(5) # 此间将鼠标移动到“save image as...”选项中央
x2, y2 = pyautogui.position()
print(x2, y2)
pyautogui.click(x=x2, y=y2) # 模拟鼠标左键点击，点中“save image as...”
time.sleep(10) # 此间弹出保存文件弹窗，自行选择保存位置，并将鼠标移至“保存(S)”按钮中央
x3, y3 = pyautogui.position()
pyautogui.click(x=x3, y=y3)
print(x3, y3)
def click_download(N):
for i in range(N): # 拟下载图片数量
pyautogui.click(x=517, y=557, duration=0.25, button='right') # 呼出菜单，自行将x/y设置为x1/y1
time.sleep(1)
pyautogui.click(x=664, y=773, duration=0.25) # 下载，x/y为x2/y2
time.sleep(1)
pyautogui.click(x=745, y=559, duration=0.25) # 保存，x/y为x3/y3
time.sleep(1)
pyautogui.click(x=517, y=557, duration=0.25) # 进入下一张图片
time.sleep(2) # 取决于网络加载速度，自行设置
if __name__ == "__main__":
# get_mouse_positon() # 一开始只运行此命令，获取屏幕坐标，后续注释掉该句
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