Python学不会来打我(34)python函数爬取百度图片_附源码
bigegpt 2025-07-28 15:23 5 浏览
随着人工智能和大数据的发展,图像数据的获取变得越来越重要。作为Python初学者,掌握如何从网页中抓取图片并保存到本地是一项非常实用的技能。
本文将手把手教你 使用Python函数编写一个简单的百度图片爬虫程序,能够根据关键词搜索并下载指定数量的图片,适合刚入门的新手学习。
文章内容包括:
- 爬虫基本流程分析
- 使用 requests 和 BeautifulSoup 抓取网页数据
- 图片链接提取与下载
- 数据保存技巧
- 完整可运行代码示例
注意:本文仅用于技术学习交流,请勿用于非法用途或违反网站协议的行为。
一、目标说明
我们要实现的功能是:
根据用户输入的关键词,在百度图片中搜索相关图片
指定要下载的图片数量
将这些图片自动保存到本地文件夹中
二、准备工作
1. 安装所需库
pip install requests beautifulsoup4
我们主要使用以下两个库:
库名 | 功能说明 |
requests | 发送 HTTP 请求获取网页内容 |
BeautifulSoup | 解析 HTML 内容,提取图片链接 |
三、百度图片页面结构分析
百度图片的搜索结果页面地址格式如下:
https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&word=关键词
我们打开这个页面后,会发现它返回的是一个包含大量 <img> 标签的网页,其中每个 <img> 对应一张图片。
但注意:百度图片页面中的 <img> 是预览图,并非原图地址。我们需要找到真实图片地址。
百度图片的真实地址通常在 JavaScript 中以 JSON 形式嵌入在网页中,例如:
"objURL":"http://example.com/image.jpg"
所以我们需要解析网页中的这部分 JSON 数据来获取图片链接。
四、爬虫流程详解
整个爬虫可以分为以下几个步骤:
- 构建请求 URL
- 发送请求,获取网页源码
- 解析网页,提取所有图片的真实链接
- 下载并保存图片到本地
我们将用函数的方式逐步封装以上步骤。
五、第一步:构建搜索 URL
def build_search_url(keyword):
"""
构建百度图片搜索的URL
:param keyword: 搜索关键词
:return: 完整的搜索URL
"""
import urllib.parse
base_url = "https://image.baidu.com/search/index"
params = {
"tn": "baiduimage",
"word": keyword
}
return f"{base_url}?{urllib.parse.urlencode(params)}"
六、第二步:发送请求,获取网页HTML内容
import requests
def fetch_html(url):
"""
发送GET请求,获取网页HTML内容
:param url: 要访问的网址
:return: 返回HTML文本,失败返回None
"""
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0 Safari/537.36'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
response.encoding = 'utf-8' # 设置编码防止乱码
if response.status_code == 200:
return response.text
else:
print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")
return None
except requests.RequestException as e:
print(f"请求异常:{e}")
return None
七、第三步:解析HTML,提取图片链接
from bs4 import BeautifulSoup
import re
def extract_image_urls(html, max_count=10):
"""
提取网页中所有图片的真实链接
:param html: 网页HTML内容
:param max_count: 最多提取多少个图片链接
:return: 包含图片链接的列表
"""
if not html:
return []
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
script_tags = soup.find_all('script')
image_urls = []
pattern = re.compile(r'"objURL":"(http[s]?://[^"]+)"')
for script in script_tags:
if script.string:
matches = pattern.findall(script.string)
for url in matches:
image_urls.append(url)
if len(image_urls) >= max_count:
break
if len(image_urls) >= max_count:
break
return image_urls
八、第四步:下载并保存图片
import os
def download_images(image_urls,
folder_name='downloaded_images'):
"""
下载并保存图片到本地文件夹
:param image_urls: 图片链接列表
:param folder_name: 存储图片的文件夹名称
"""
if not os.path.exists(folder_name):
os.makedirs(folder_name)
count = 1
for url in image_urls:
try:
print(f"正在下载第 {count} 张图片:{url}")
response = requests.get(url, timeout=10)
if response.status_code == 200:
ext = url.split('.')[-1]
filename = f"{folder_name}/image_{count}.{ext}"
with open(filename, 'wb') as f:
f.write(response.content)
count += 1
else:
print(f"图片下载失败:{url}")
except Exception as e:
print(f"下载出错:{url}, 错误信息:{e}")
九、第五步:整合主函数执行爬虫
def main():
keyword = input("请输入你要搜索的图片关键词:")
num_images = int(input("请输入要下载的图片数量(建议不超过20):"))
search_url = build_search_url(keyword)
html_content = fetch_html(search_url)
image_links = extract_image_urls(
html_content, num_images)
if image_links:
print(f"共找到 {len(image_links)} 张图片,开始下载...")
download_images(image_links)
print("图片下载完成!")
else:
print("未找到任何图片链接,请尝试其他关键词。")
if __name__ == '__main__':
main()
十、运行效果展示
输入关键词如“猫”,数量设为5:
请输入你要搜索的图片关键词:猫
请输入要下载的图片数量(建议不超过20):5
正在下载第 1 张图片:https://example.com/cat1.jpg
正在下载第 2 张图片:https://example.com/cat2.jpg
...
图片下载完成!
此时你会在当前目录看到一个名为 downloaded_images 的文件夹,里面包含了你下载的图片。
十一、注意事项与优化建议
推荐做法:
- 设置合理的超时时间,避免卡死
- 添加 User-Agent 防止被识别为爬虫
- 控制下载数量,避免频繁请求影响服务器
- 使用日志记录代替 print 输出
常见问题及解决方法:
问题类型 | 解决方案 |
图片无法下载 | 检查图片链接是否有效,添加重试机制 |
编码乱码 | 设置 response.encoding = 'utf-8' |
提取不到链接 | 检查正则表达式是否匹配 objURL 字段 |
文件写入失败 | 检查文件路径是否存在,权限是否正确 |
反爬限制 | 使用代理 IP、降低请求频率 |
十二、总结
通过本文的学习,你应该已经掌握了:
- 百度图片爬虫的基本原理
- 如何使用 requests 和 BeautifulSoup 进行网页请求与解析
- 如何提取网页中的图片链接
- 如何下载并保存图片到本地
- 函数化编程思想的应用
本项目非常适合 Python 初学者练手,不仅涵盖了网络请求、数据解析、文件操作等核心知识点,还能让你直观地看到自己的成果 —— 成功下载图片!
后续你可以进一步扩展功能,比如:
- 支持多页爬取
- 自动命名图片标题
- 使用 GUI 界面交互
- 使用 Selenium 获取动态加载内容
希望这篇文章能帮助你在 Python 爬虫之路上迈出坚实的一步!
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