Python爬虫实战:批量下载图片网站的封面与高清图
本文介绍如何使用Python编写一个简单的爬虫程序,从特定图片网站批量下载图片。通过Requests发起HTTP请求获取页面源码,利用Lxml结合XPath定位封面链接及高清图片地址,最后将图片保存至本地文件夹。文章包含完整代码示例及优化建议。
前言
近期,一位朋友希望收集某网站上的大量女性人物照片,委托我协助完成批量下载任务。经过半天的编写与运行,最终成功将所有图片下载完毕。

引入库
import time
import requests
from lxml import etree这三个库是为了让我们在请求别人网站的时候,让程序休息一会,避免别人的网站会拦截或者崩溃和将得到的页面源代码进行解析。
网页分析

首先,利用浏览器的开发者工具对目标网页进行结构分析,定位并提取每个图片封面对应的链接地址。
href = tree.xpath('//*[@id="features"]/div/div[1]/div/div[1]/a/@href')获取封面链接后,这并非最终目标。我们需要进一步访问这些封面链接指向的详情页,以获取实际的高清图片地址。

进入详情页后,可以发现每张图片均被包裹在<p>标签内。通过编写循环逻辑,遍历页面源码即可提取出每张图片的具体URL地址。
for url_img in href:
img_url = requests.get(url_img,headers=head)
# print(img_url.text)
time.sleep(1)
t = etree.HTML(img_url.text)
url_list = t.xpath("/html/body/section/div/div/div[1]/div[2]/p[2]/img/@src")后续步骤相对简单,只需将获取到的图片二进制数据写入本地文件,即可完成保存,从而得到所需的图片资源。
with open(f"./img/{name}",mode="wb") as f:
f.write(download_img.content)
print("正在下载:" +name)
time.sleep(1)
总结
上述同步下载方式效率较低,建议后续引入多线程或异步协程机制,以显著提升下载速度。
当前代码可能存在优化空间,欢迎有经验的开发者提出更简洁的写法建议,在此表示感谢。
完整代码
import time
import requests
from lxml import etree
def get_page_url():
for i in range(1, 4): # 循环3页
url = f"https://mm.tvv.tw/category/xinggan/{i}/"
# 请求页面得到源代码
res = requests.get(url,headers=head)
# 对源代码进行解析
tree = etree.HTML(res.text)
# 得到每个图片的封面url(href)
href = tree.xpath('//*[@id="features"]/div/div[1]/div/div[1]/a/@href')
# print("-------------------------------------------------------")
time.sleep(3)
for url_img in href:
img_url = requests.get(url_img,headers=head)
# print(img_url.text)
time.sleep(1)
t = etree.HTML(img_url.text)
url_list = t.xpath("/html/body/section/div/div/div[1]/div[2]/p[2]/img/@src")
# print(url_list)
time.sleep(1)
for url_src in url_list:
get_img(url_src)
def get_img(url):
name = url.rsplit("/",1)[1]
time.sleep(2)
download_img = requests.get(url,headers=head)
with open(f"./img/{name}",mode="wb") as f:
f.write(download_img.content)
print("正在下载:" +name)
time.sleep(1)
f.close()
if __name__ == '__main__':
head = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36"}
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