Python爬虫（二）——几行代码爬取网上图片（数据解析）_网络爬虫 图片标签,标识属性class,图片的url属性src

数据爬取流程

指定url
发起请求
获取响应数据
数据解析
持久化存储

数据解析分类

正则
bs4
xpath

数据解析原理概述

解析的局部的文本内容都会在标签之间或标签对应的属性中进行存储
1、进行指定标签的定位
2、标签或者标签对应的属性中存储的数据值进行提取（解析）

正则解析案例

正则解析案例需要用到正则表达式爬取图片，如果对正则表达式不了解的，可以查看我之前的文章，Python正则表达式这次爬取糗事百科中的热图，糗事百科
我们打开开发者工具，可以看出来图片在 < div class=“thumb” > 标签中，src=后面就是图片的地址，因此我们用到正则表达式去获取网址：

pattenr=r’< div class=“thumb”>.?<img src="(.?)" alt.*?’

对于热图的第i页，网址为：

https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/ + i

因此我们就可以获得每一页的网址，从而可以爬取多页的图片

import requests
import re
import os

#获得十页的图片
for i in range(1,11):

	#每页的网址后面只有页数
    url='https://www.qiushibaike.com/imgrank/page/'+str(i)	
    #UA伪装
    header={
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"
    }
   #创建图片存储的文件夹
    if not os.path.exists('./糗图'):
        os.mkdir('./糗图')
    #正则匹配
    pattenr=r'<div class="thumb">.*?<img src="(.*?)" alt.*?'
    page_text=requests.get(url=url,headers=header).text
    imag_list=re.findall(pattenr,page_text,re.S)

    for src in imag_list:
        src='https:'+src
        #获取图片的二进制数据
        imag_data=requests.get(src).content
        #图片的命名
        imag_name=src.split('/')[-1]
        imag_path=r'./糗图/'+imag_name
        with open(imag_path,'wb') as fp:
            fp.write(imag_data)
            print(imag_name,"下载成功")


        print(imag_list)
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然后就获得了爬取的图片了

bs4

bs4进行数据解析

数据解析的原理：

1、标签定位
2、提取标签、标签属性中存储的数据值

bs4数据解析的原理：

1.实例化一个BeautifulSoup对象，并且将页面源码数据加载到该对象中
2.通过调用BeautifulSoup对象中相关的属性或者方法进行标签定位和数据提取

如何实例化BeautifulSoup对象：

from bs4 import BeautifulSoup
1.将本地的html文档中的数据加载到该对象中
fp = open(’./test.html’,‘r’,encoding=‘utf-8’)
soup = BeautifulSoup(fp,‘lxml’)
2.将互联网上获取的页面源码加载到该对象中
page_text = response.text
soup = BeatifulSoup(page_text,‘lxml’)

提供的用于数据解析的方法和属性：

-soup.tagName:返回的是文档中第一次出现的tagName对应的标签
soup.find():
find(‘tagName’):等同于soup.div
属性定位：
soup.find(‘div’,class_/id/attr=’ ‘)
soup.find_all(‘tagName’):返回符合要求的所有标签（列表）
select：
select(‘某种选择器（id，class，标签…选择器）’),返回的是一个列表。
层级选择器：
soup.select(’.tang > ul > li > a’)：>表示的是一个层级
soup.select(’.tang > ul a’)：空格表示的多个层级

获取标签之间的文本数据：

soup.a.text/string/get_text()
text/get_text():可以获取某一个标签中所有的文本内容
string：只可以获取该标签下面直系的文本内容

获取标签中属性值：

soup.a[‘href’]

案例（爬取三国演义）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
#需求：爬取三国演义小说所有的章节标题和章节内容http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html
if __name__ == "__main__":
    #对首页的页面数据进行爬取
    headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"
}

    url = 'http://www.shicimingju.com/book/sanguoyanyi.html'
    page_text = requests.get(url=url,headers=headers).content.decode('utf-8')

    #在首页中解析出章节的标题和详情页的url
    #1.实例化BeautifulSoup对象，需要将页面源码数据加载到该对象中
    soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
    #解析章节标题和详情页的url
    li_list = soup.select('.book-mulu > ul > li')
    fp = open('./sanguo.txt','w',encoding='utf-8')
    for li in li_list:
        title = li.a.string
        detail_url = 'http://www.shicimingju.com'+li.a['href']
        #对详情页发起请求，解析出章节内容
        detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).content.decode('utf-8')
        #解析出详情页中相关的章节内容
        detail_soup = BeautifulSoup(detail_page_text,'lxml')
        div_tag = detail_soup.find('div',class_='chapter_content')
        #解析到了章节的内容
        content = div_tag.text
        fp.write(title+':'+content+'\n')
        print(title,'爬取成功！！！')



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xpath解析

xpath解析原理：

1.实例化一个etree的对象，且需要将被解析的页面源码数据加载到该对象中。
2.调用etree对象中的xpath方法结合着xpath表达式实现标签的定位和内容的捕获。

如何实例化一个etree对象:from lxml import etree

1.将本地的html文档中的源码数据加载到etree对象中：
etree.parse(filePath)
2.可以将从互联网上获取的源码数据加载到该对象中
etree.HTML(‘page_text’)
xpath(‘xpath表达式’)

xpath表达式:

/:表示的是从根节点开始定位。表示的是一个层级。
//:表示的是多个层级。可以表示从任意位置开始定位。
属性定位：//div[@class=’ '] tag[@attrName=“attrValue”]
索引定位：//div[@class=" "]/p[3] 索引是从1开始的。

取文本：

/text() 获取的是标签中直系的文本内容
//text() 标签中非直系的文本内容（所有的文本内容）

取属性：

/@attrName ==>img/src

xpath实例1——爬取58二手房

首先打开58二手房网站，58二手房，打开开发者工具，可以知道房源信息在

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/bdf210eef5f84d259b2266c66ad9474e.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1NzcxOTM5,size_16,color_FFFFFF,t_70

from lxml import etree
import requests

#UA伪装
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"
}
url='https://bj.58.com/ershoufang/'
page_text=requests.get(url=url,headers=headers).text
#解析数据
tree=etree.HTML(page_text)
div_list=tree.xpath('//div[@class="property"]//div[@class="property-content-title"]/h3/text()')
print(div_list)
for div in div_list:
    print(div)
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注意：该网站多次访问需要验证

xpath实例2——4K图片爬取

首先废话少说，上网站：https://pic.netbian.com/4kmeishi/index.html
打开开发者工具可以知道图片在每个li标签中，可以从li标签中的a标签获得图片的名称和链接，从而爬取图片。

import requests
from lxml import etree
import os
#UA伪装
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"
}

#创建存储路径
if not os.path.exists(r"./美食图片"):
    os.mkdir(r"./美食图片")
url='https://pic.netbian.com/4kmeishi/index.html'
response=requests.get(url=url,headers=headers)
response.encoding='gbk'
page_text=response.text
#解析数据
tree=etree.HTML(page_text)

li_list=tree.xpath('//div[@class="slist"]/ul/li')
for li in li_list:
    #获得图片的名称
    alt=li.xpath('.//a//@alt')[0]
    #获得图片的url
    src=li.xpath("./a/img/@src")[0]

    img_name=alt+'.jpg'
    img_src='https://pic.netbian.com/'+src

    img_data=requests.get(url=img_src,headers=headers).content
    img_path=r'美食图片'+img_name
    #存储图片
    with open(img_path,'wb') as fp:
        fp.write(img_data)

    print(img_name,'下载成功')

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xpath实例3——爬取中国城市名称

网站：https://www.aqistudy.cn/historydata/，老规矩，打开开发者工具，可以知道热门城市在div：hot的 li 标签中，而全部城市在div：all的 li 标签中，这样就很容易解析数据了。

import requests
from lxml import etree

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:90.0) Gecko/20100101 Firefox/90.0"
}

url='https://www.aqistudy.cn/historydata/'

page_text=requests.get(url=url,headers=headers).text
tree=etree.HTML(page_text)

hotcity_list=tree.xpath('//div[@class="hot"]//div[@class="bottom"]//li')


print("热门城市:")
for hotcity in hotcity_list:
    hot_name=hotcity.xpath('./a/text()')

    print(hot_name[0])


all_list=tree.xpath('//div[@class="all"]//div[@class="bottom"]//li')

print('全部城市:')

for all in all_list:
    all_name=all.xpath('./a/text()')
    print(all_name[0])


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