基于Python下载网络图片方法汇总代码实例

脚本专栏 2024/11/8 佚名

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本文介绍下载python下载网络图片的方法，包括通过图片url直接下载、通过re/beautifulSoup解析html下载以及对动态网页的处理等。

通过pic_url单个/批量下载

已知图片url，例如http://xyz.com/series-*(1,2..N).jpg，共N张图片，其链接形式较为固定，这样经简单循环，直接通过`f.write(requests.get(url).content)'即可以二进制形式将图片写入。

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()

正则re解析html获取pic_url后下载

在实际操作中，图片url按序排列情况较少，多数情况下用户仅知道网页url，需要对当前网页htnl内容进行解析，获取源码中包含的图片url，常用方法有正则表达式匹配或BeautifulSoup等库解析的方法。

正则re解析的思路是：首先通过 requests.get(url).text 获得当前页面html源码；然后通过正则表达式匹配图片url，如 re.compile(r'[a-zA-z]+://[^\s]*\.jpg') 正则式一般会得到.jpg结尾的url，但其他网站图片url可能会以.png或.webp等结尾，甚至需要其他的正则匹配，为此，读者需要对正则表达式有所了解，强烈推荐正则表达式30分钟入门教程；将前一步得到的图片url加入列表，进行下载。

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()

通过bs4获取pic_url

与正则匹配思路类似，只不过通过Beautiful Soup解析html获得图片url列表，然后依次下载图片。由于各网站html结构有差异，用户需要自行进行适当修改。以下代码是对豆瓣图片的下载。

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/"text-align: center">
可能遇到的问题


网站反爬虫机制

  User-Agent：模拟浏览器访问，添加后，服务器会认为是浏览器正常的请求。一般与网页操作相关访问都予以添加。
  Referer：浏览器以此来判断你从哪一个网页跳转过来。例如在上述豆瓣图片的下载示例中，直接输入网址会被拒绝，但你在网站一步步点击却会在同一地址中得到内容，这就是因为你在一步步访问时是有一个前序跳转地址的，这个地址可以通过“F12”在header中得到，如果找不到的话试一试根目录地址“ movie.douban.com/”，或是前几步的地址”… GitHub仓库'adv_bs4_url.py‘文件 。
  ip伪装：构建ip池。
  Cookie伪装：cookie是服务器用来辨别你此时的状态的，每一次向服务器请求cookie都会随之更新。
  常用正则式匹配

网页的数据采用异步加载，如js渲染的页面或ajax加载的数据通过get不到完整页面源码。
一种方案是常说的动态爬虫，即采用一些第三方的工具，模拟浏览器的行为加载数据，如Selenium、PhantomJs等。网络上有较多介绍文章，有点麻烦就没有自己写了，后续有需求的话在做吧，不过其他方法已经够用了。
另外可以通过分析页面，找到请求借口，加载页面。其核心就是跟踪页面的交互行为 JS 触发调度，分析出有价值、有意义的核心调用（一般都是通过 JS 发起一个 HTTP 请求），然后我们使用 Python 直接访问逆向到的链接获取价值数据。通过"F12”进行分析，例如对于花瓣网，可以获得其链接为" huaban.com/search/"text-align: center">
Pyautogui，鼠标模拟点击的“傻瓜式”流程


本方法仅适用于重复性的工作，而且效率较低，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，就是你告诉计算机一次循环中鼠标分别如何操作，然后让其自动循环。代码简单明了。


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
  click_download(10)


以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。