前言
最近几天,研究了一下一直很好奇的爬虫算法。这里写一下最近几天的点点心得。下面进入正文:
你可能需要的工作环境:
我们这里以sogou作为爬取的对象。
首先我们进入搜狗图片http://pic.sogou.com/,进入壁纸分类(当然只是个例子Q_Q),因为如果需要爬取某网站资料,那么就要初步的了解它…
进去后就是这个啦,然后F12进入开发人员选项,笔者用的是Chrome。
右键图片>>检查
发现我们需要的图片src是在img标签下的,于是先试着用 Python 的 requests提取该组件,进而获取img的src然后使用 urllib.request.urlretrieve逐个下载图片,从而达到批量获取资料的目的,思路好了,下面应该告诉程序要爬取的url为http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD,此url来自进入分类后的地址栏。明白了url地址我们来开始愉快的代码时间吧:
在写这段爬虫程序的时候,最好要逐步调试,确保我们的每一步操作正确,这也是程序猿应该有的好习惯。笔者不知道自己算不算个程序猿哈。线面我们来剖析该url指向的网页。
1
2
3
4
5
6
|
import requests
import urllib
from bs4 import BeautifulSoup
res = requests.get( 'http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD' )
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser' )
print (soup.select( 'img' ))
|
output:
发现输出内容并不包含我们要的图片元素,而是只剖析到logo的img,这显然不是我们想要的。也就是说需要的图片资料不在url 即 http://pic.sogou.com/pics/recommend?category=%B1%DA%D6%BD里面。因此考虑可能该元素是动态的,细心的同学可能会发现,当在网页内,向下滑动鼠标滚轮,图片是动态刷新出来的,也就是说,该网页并不是一次加载出全部资源,而是动态加载资源。这也避免了因为网页过于臃肿,而影响加载速度。下面痛苦的探索开始了,我们是要找到所有图片的真正的url 笔者也是刚刚接触,找这个不是太有经验。最后找的位置F12>>Network>>XHR>>(点击XHR下的文件)>>Preview。
发现,有点接近我们需要的元素了,点开all_items 发现下面是0 1 2 3...一个一个的貌似是图片元素。试着打开一个url。发现真的是图片的地址。找到目标之后。点击XHR下的Headers
得到第二行
Request URL:
http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category=%E5%A3%81%E7%BA%B8&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len=15&width=1536&height=864,试着去掉一些不必要的部分,技巧就是,删掉可能的部分之后,访问不受影响。经笔者筛选。最后得到的url:http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category=%E5%A3%81%E7%BA%B8&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len=15 字面意思,知道category后面可能为分类。start为开始下标,len为长度,也即图片的数量。好了,开始愉快的代码时间吧:
开发环境为Win7 Python 3.6,运行的时候Python需要安装requests,
Python3.6 安装requests 应该CMD敲入:
1
|
pip install requests
|
笔者在这里也是边调试边写,这里把最终的代码贴出来:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
|
import requests
import json
import urllib
def getSogouImag(category,length,path):
n = length
cate = category
imgs = requests.get( 'http://pic.sogou.com/pics/channel/getAllRecomPicByTag.jsp?category=' + cate + '&tag=%E5%85%A8%E9%83%A8&start=0&len=' + str (n))
jd = json.loads(imgs.text)
jd = jd[ 'all_items' ]
imgs_url = []
for j in jd:
imgs_url.append(j[ 'bthumbUrl' ])
m = 0
for img_url in imgs_url:
print ( '***** ' + str (m) + '.jpg *****' + ' Downloading...' )
urllib.request.urlretrieve(img_url,path + str (m) + '.jpg' )
m = m + 1
print ( 'Download complete!' )
getSogouImag( '壁纸' , 2000 , 'd:/download/壁纸/' )
|
程序跑起来的时候,笔者还是有点小激动的。来,感受一下:
至此,关于该爬虫程序的编程过程叙述完毕。整体来看,找到需要爬取元素所在url,是爬虫诸多环节中的关键
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对服务器之家的支持。
原文链接:http://www.cnblogs.com/dearvee/p/6558571.html