(python)入门小爬虫详细教程（获取网站的图片，文字等）_python 抓取网页 图片和名称

一. 前言

因为最近做了一个小型app，关于图像识别方向的，所以需要很多图片做数据集，一个个下载太慢了，所以就研究写了一个简单的小爬虫，就想着把这些经验记录下来，每一个网站的html结构都是不同的，所以对于不同的网站需要做出相应的更改，读这篇可能需要一些前端知识，总代码我发在最后了

这里用一个服装网站当作例子 （用哪个网站都可以，主要的是方法和代码）==》 https://www.black-up.kr/product/detail.html?product_no=32474&cate_no=96&display_group=1

二. 代码

2.1 三个工具库 requests，BeautifulSoup，os

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

2.2 获取并格式化浏览器请求头

我们需要准备一个浏览器的请求头，他是一个字典的形式，爬虫的本质就是利用请求头伪装成浏览器然后去进行访问，每个浏览器的请求头格式又不太一样，但是内容是一样的，我们要将请求头变为字典的形式，这里我写了一个小脚本可以帮助格式化请求头，但是可能只限于我用的edge浏览器，如果你不同浏览器也可以试试这个脚本，你也可以手动给他格式化就是麻烦一点

获取步骤如下：

1）打开浏览器进入目标网址(我用的是edge浏览器)，按F12进入后台，点击网络，找到名称列表最上面的一条也就是第一条，在标头的位置也就是右方滚轮向下滑，可以看到请求标头四个字，从Accept开始复制，一直复制到最后面的user-agent，Accept前面都不需要

将复制的请求头进行格式化

格式化代码如下：

headerStr这个长字符串里面的内容就是刚才复制的请求头，你只需要将headerStr里面的内容删除换成你自己复制的请求头即可

注意：headerStr里面的未格式化的请求头最好和下面的位置一样，顶头复制，不要在Accept这些属性前面留有空格什么的

import re
 
def formulate_head():
    header_lines_value = ''
    headerStr = '''
Accept:
text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7
Accept-Encoding:
gzip, deflate, br
Accept-Language:
zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6
Cookie:
_gcl_au=1.1.511254458.1684805008; CUK45=cuk45_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; CUK2Y=cuk2y_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; _fbp=fb.1.1684805009113.971249844; black-up.kr-crema_device_token=LzzlyHO6YLN0keIv2jauEH73Xy2PRdBz; CFAE_CUK1Y=CFAE_CUK1Y.skfo900815_1.PZPJ94T.1684805009865; ch-veil-id=dafe7ccc-ecc3-43cd-ade9-bfcb8e1187dd; _wp_uid=2-45d93ef5ddc801f3dc97e1ec636ad20b-s1684809260.904994|windows_10|chrome-eqdzf9; _ga=GA1.2.1044427573.1684823556; recent_plist=31429%7C31417%7C31495%7C31421%7C31458%7C31211; wcs_bt=s_47112a8eb19a:1686401209; cto_bundle=k7_3Fl9saEF4MGhSelVRU3EwVDFZMElMRXZCdHpEZUk0WnNFcG5GRG5lS3dGJTJCSkIydXM5aXlHdnglMkJ5JTJGdFJ3QkxMYTRKRjdkYnJQcHA2eVp4U1lTbUFscXlvOHU2VHduaCUyQldHQXhLR3BJNmp5dFlKVXJGcUdPejZmVTNRV24xOXlMU3JGdmhKY3BBZnFKSVMwZEIzRCUyRm11SW93JTNEJTNE
Sec-Ch-Ua:
"Not/A)Brand";v="99", "Microsoft Edge";v="115", "Chromium";v="115"
Sec-Ch-Ua-Mobile:
?0
Sec-Ch-Ua-Platform:
"Windows"
Sec-Fetch-Dest:
document
Sec-Fetch-Mode:
navigate
Sec-Fetch-Site:
none
Sec-Fetch-User:
?1
Upgrade-Insecure-Requests:
1
User-Agent:
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36 Edg/115.0.1901.188
'''
    header_lines = headerStr.strip().split('\n')
 
    # print(header_lines)
    # exit()
    ret = ""
    jump = 0
    for i in range(jump,len(header_lines)):
        if i >= jump:
            if header_lines[i].rfind(':') != -1:
                ret += '\'' + header_lines[i] + ' ' + header_lines[i+1] + '\'' + ',\n'
                jump = i+2
    ret = re.sub(": ", "': '", ret)
    ret = ret[:-2]
    print(ret)
    return ret
 
 
 
 
formulate_head()

运行上面的代码，结果如下，可以看到已经都被格式化为字典的形式了，将生成的结果复制下来，放到参数中

将格式化后的headers放入字典中即可

if __name__ == '__main__':
    # 爬虫网址
    url = "https://www.black-up.kr/product/detail.html?product_no=32474&cate_no=96&display_group=1"
    # 文件命名
    pic_name = "download_pic_"
    # 保存文件目录
    save_dir = "D:\lableimg1.8\csdn\spider_pic"
    # 请求头
    headers = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
'Cookie': '_gcl_au=1.1.511254458.1684805008; CUK45=cuk45_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; CUK2Y=cuk2y_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; _fbp=fb.1.1684805009113.971249844; black-up.kr-crema_device_token=LzzlyHO6YLN0keIv2jauEH73Xy2PRdBz; CFAE_CUK1Y=CFAE_CUK1Y.skfo900815_1.PZPJ94T.1684805009865; ch-veil-id=dafe7ccc-ecc3-43cd-ade9-bfcb8e1187dd; _wp_uid=2-45d93ef5ddc801f3dc97e1ec636ad20b-s1684809260.904994|windows_10|chrome-eqdzf9; _ga=GA1.2.1044427573.1684823556; recent_plist=31429%7C31417%7C31495%7C31421%7C31458%7C31211; wcs_bt=s_47112a8eb19a:1686401209; cto_bundle=k7_3Fl9saEF4MGhSelVRU3EwVDFZMElMRXZCdHpEZUk0WnNFcG5GRG5lS3dGJTJCSkIydXM5aXlHdnglMkJ5JTJGdFJ3QkxMYTRKRjdkYnJQcHA2eVp4U1lTbUFscXlvOHU2VHduaCUyQldHQXhLR3BJNmp5dFlKVXJGcUdPejZmVTNRV24xOXlMU3JGdmhKY3BBZnFKSVMwZEIzRCUyRm11SW93JTNEJTNE',
'Sec-Ch-Ua': '"Not/A)Brand";v="99", "Microsoft Edge";v="115", "Chromium";v="115"',
'Sec-Ch-Ua-Mobile': '?0',
'Sec-Ch-Ua-Platform': '"Windows"',
'Sec-Fetch-Dest': 'document',
'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
'Sec-Fetch-Site': 'none',
'Sec-Fetch-User': '?1',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36 Edg/115.0.1901.188'}
    get_content_black(url,pic_name,save_dir,headers)

2.3 request访问

requests.get(url,headers)就代表获取网站信息，url代表网址，headers代表上面的请求头，返回的response.status_code会保存状态码，200即为访问成功，其他则为失败

response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code != 200:
    print('访问失败')
    return
if response.status_code == 200:
    print('访问成功')

2.4 查看获取的html

beautifulSoup()将response返回的html结构转化成lxml的格式，方便后续进行操作

html = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
print(html) # 查看html

打印出来的html如下：

接下来就可以像操纵数组一样还获取html中的内容

2.5 获取html中想要的内容地址

1) 首先你要找到你目标位置的html结构,比如你想要这个卖衣服网站的细节图，操作如下：

还是按F12切出后台，点击上面带有鼠标箭头的按钮，然后点击图片，这时候右边就会显示出这个图片所在的html结构，可以看出这些细节图片都是封装在一个名为detailArea的类下面，而这图片地址本身又是封装在一个img标签的src属性之中,那么知道这些就够了

2) 代码寻找结构

先通过.find_all找到类名为detailArea的里面的所有标签信息

content = html.find_all('div', class_="detailArea")
print(content)

打印结果如下：

发现里面有我们想要的img标签，里面也正好是细节图，自己可以对照一下，下一步就很明确了，通过find_all再抽取出所有img标签，这里用content[0]是因为上一步返回的其实就是一个列表格式（注意看上面图片的方括号），而这个列表又只有一个元素（因为只找到一个detailArea类名，如果有多个detailArea的div类就会有多个元素了，列表用逗号分隔），虽然很长，但是调用的时候也得取第一个元素所以就出现了content[0]

pics = content[0].find_all('img')  # 第一个子集
print(pics)

打印结果如下：

可以看到因为detailArea这个类下有多个img标签返回的也是列表形式，所以下一步就是对这个列表进行for循环取出所有的src值

利用for循环取出每一个src等于号后面的值，再拼接上网址的表头，再将拼接好的网址信息依次放入一个新列表中，这时候新列表中存储的就都是图片的链接地址了

# 循环获得子集里img的键值对
for i in pics:
    pic_url = 'https://www.black-up.kr/' + i['src']
    pic_urls.append(pic_url)

列表打印结果如下：

最后一步就是对图片进行下载和保存了，代码如下：

requests.get(url,headers)这个方法是用来下载网址内容的，参数url代表网址，headers就是一直用的请求头，因为每个图片的网站都不同，所以每次都要判断一下status_code是否为200也就是是否访问成功，访问成功就代表图片下载成功了，接下来就设置文件名并将保存路径和文件名拼接在一起，最后保存到本地即可

num = 0
for each_img_url in pic_urls:
 
    response = requests.get(each_img_url, headers=headers)
    # print(response.status_code)
    # exit()
    if response.status_code == 200:
        # 获取文件名
        file_name = pic_name + str(num) + '.jpg'
        num = num + 1
 
        # 拼接保存图片的完整路径
        save_path = os.path.join(save_dir, file_name)
 
        # 保存图片到本地
        with open(save_path, 'wb') as file:
            file.write(response.content)
            print(f'图片已保存为 {file_name}')
            # print(f'图片已保存为 {file_name}')
    else:
        print('无法下载图片')
 
print(f'保存完毕')

运行截图如下：

三. 总结

到这就全部结束了，说点番外的，如果你想取一些特定的信息，比如特定的图片，就可以看一下这个图片的html结构与其他图片html结构的区别，然后用一些if条件给他分离出来就行了，一个熟能生巧的过程，用代码的时候别忘了headers用自己的然后格式化一下，要说的就这么多了，全部代码我放下面了，如果还有什么没懂的或者有困难的也可以邮箱联系我，大家一起进步 874302104@qq.com

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
 
 
 
def get_content_black(url, pic_name, save_dir, headers):
 
    pic_urls = []
 
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code != 200:
        print('访问失败')
        return
    if response.status_code == 200:
        print('访问成功')
    # print(response) # 查看是否请求成功
 
 
    print("**开始获取图片**")
    html = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
    # print(html) # 查看html
 
 
    content = html.find_all('div', class_="detailArea")  # class为detail的子集
    # print(content)
 
    first_single = html.find_all('div', class_="keyImg")  # 首页第一个照片
    # print(first_single)
    first_single_a = first_single[0].find_all('a')  # 获取a标签
    first_single_a_i = first_single_a[0].find_all('img')  # 进入img标签
    first_single_src = first_single_a_i[0]['src']  # 取键值对
    first_single_src = 'https:' + first_single_src
    # first_single_src = first_single_src.replace("//", "", 1)  # 删除字符串开头的//
    pic_urls.append(first_single_src)  # 添加到数组中
    # print(first_single_src)
 
 
    pics = content[0].find_all('img')  # 第一个子集
    # print(pics)
 
    # 循环获得子集里img的键值对
    for i in pics:
        pic_url = 'https://www.black-up.kr/' + i['src']
        pic_urls.append(pic_url)
        # print(pic_url)
 
    # print(pic_urls)
    if len(pic_urls) == 0:
        print(f'图片获取失败')
        return
 
    print(f'图片获取成功')
 
    # 下面是下载图片
    num = 0
    for each_img_url in pic_urls:
 
        response = requests.get(each_img_url, headers=headers)
        # print(response.status_code)
        # exit()
        if response.status_code == 200:
            # 获取文件名
            file_name = pic_name + str(num) + '.jpg'
            num = num + 1
 
            # 拼接保存图片的完整路径
            save_path = os.path.join(save_dir, file_name)
 
            # 保存图片到本地
            with open(save_path, 'wb') as file:
                file.write(response.content)
                print(f'图片已保存为 {file_name}')
        else:
            print('无法下载图片')
 
    print(f'保存完毕')
    return pic_urls
 
if __name__ == '__main__':
    # 爬虫网址
    url = "https://www.black-up.kr/product/detail.html?product_no=32474&cate_no=96&display_group=1"
    # 文件命名
    pic_name = "download_pic_"
    # 保存文件目录
    save_dir = "D:\lableimg1.8\csdn\spider_pic"
    # 请求头
    headers = {
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
'Cookie': '_gcl_au=1.1.511254458.1684805008; CUK45=cuk45_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; CUK2Y=cuk2y_skfo900815_4d9322403b6cab3d50371082910e0531; _fbp=fb.1.1684805009113.971249844; black-up.kr-crema_device_token=LzzlyHO6YLN0keIv2jauEH73Xy2PRdBz; CFAE_CUK1Y=CFAE_CUK1Y.skfo900815_1.PZPJ94T.1684805009865; ch-veil-id=dafe7ccc-ecc3-43cd-ade9-bfcb8e1187dd; _wp_uid=2-45d93ef5ddc801f3dc97e1ec636ad20b-s1684809260.904994|windows_10|chrome-eqdzf9; _ga=GA1.2.1044427573.1684823556; recent_plist=31429%7C31417%7C31495%7C31421%7C31458%7C31211; wcs_bt=s_47112a8eb19a:1686401209; cto_bundle=k7_3Fl9saEF4MGhSelVRU3EwVDFZMElMRXZCdHpEZUk0WnNFcG5GRG5lS3dGJTJCSkIydXM5aXlHdnglMkJ5JTJGdFJ3QkxMYTRKRjdkYnJQcHA2eVp4U1lTbUFscXlvOHU2VHduaCUyQldHQXhLR3BJNmp5dFlKVXJGcUdPejZmVTNRV24xOXlMU3JGdmhKY3BBZnFKSVMwZEIzRCUyRm11SW93JTNEJTNE',
'Sec-Ch-Ua': '"Not/A)Brand";v="99", "Microsoft Edge";v="115", "Chromium";v="115"',
'Sec-Ch-Ua-Mobile': '?0',
'Sec-Ch-Ua-Platform': '"Windows"',
'Sec-Fetch-Dest': 'document',
'Sec-Fetch-Mode': 'navigate',
'Sec-Fetch-Site': 'none',
'Sec-Fetch-User': '?1',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36 Edg/115.0.1901.188'}
    get_content_black(url,pic_name,save_dir,headers)