Python图片爬虫入门：告别繁琐配置，轻松抓取心仪美图

想要用Python做一个简单又好用的图片爬虫？告别那些复杂的配置，直接上手抓取网页上的图片？没问题，咱就来聊聊几个对新手友好的Python库，让你轻松入门！

首推：Requests + Beautiful Soup 4 (bs4)

这俩绝对是Python爬虫界的黄金搭档，简单易上手，功能也足够强大，特别适合初学者。

Requests: 负责发送HTTP请求，简单来说，就是模拟浏览器访问网页，把网页的HTML代码抓回来。它的特点就是“人性化”，用起来非常舒服。
Beautiful Soup 4 (bs4): 负责解析HTML代码，就像一个HTML解析器，帮你从乱七八糟的HTML里提取出你想要的信息，比如图片链接。

安装：

pip install requests beautifulsoup4

简单上手：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 1. 目标网页URL
url = 'https://www.example.com/image-gallery' # 替换成你要爬取的网页地址

# 2. 发送HTTP请求
try:
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功，不成功会抛出异常
    response.encoding = response.apparent_encoding # 设置正确的编码方式
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"请求出错: {e}")
    exit()

# 3. 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 4. 查找所有图片标签<img>
image_tags = soup.find_all('img')

# 5. 提取图片链接并下载
for img in image_tags:
    try:
        img_url = img['src']
        # 确保URL是完整的
        if not img_url.startswith('http'):
            img_url = url + img_url if url.endswith('/') else url + '/' + img_url

        img_name = img_url.split('/')[-1] # 从URL中提取图片名称
        img_data = requests.get(img_url).content

        with open(img_name, 'wb') as handler:
            handler.write(img_data)
        print(f"图片 {img_name} 下载成功！")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"下载图片出错: {e}")
    except KeyError:
        print("图片标签缺少 'src' 属性")
    except Exception as e:
        print(f"其他错误: {e}")

print("所有图片下载完成！")

代码解释：

导入库: 导入 requests 和 BeautifulSoup 库。
设置目标URL: 把 url 变量替换成你要爬取的网页地址。
发送请求: 使用 requests.get(url) 发送HTTP请求，获取网页内容。
解析HTML: 使用 BeautifulSoup 解析HTML代码，'html.parser' 是一个常用的解析器。
查找图片标签: 使用 soup.find_all('img') 找到所有 <img> 标签。
提取链接并下载: 循环遍历所有图片标签，提取 src 属性中的图片链接，然后使用 requests.get(img_url).content 下载图片，并保存到本地。
错误处理: 代码中包含了try...except块，用于处理可能出现的网络请求错误、URL错误、以及其他可能出现的异常，保证程序的健壮性。

更进一步：lxml解析器

BeautifulSoup 默认使用Python自带的 html.parser，但如果你追求更高的效率，可以安装 lxml 解析器，并在创建 BeautifulSoup 对象时指定：

pip install lxml

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

lxml 通常比 html.parser 快很多，尤其是在处理大型HTML文档时。

进阶：使用更高级的库

如果你需要处理更复杂的爬虫任务，比如JavaScript渲染的页面，或者需要模拟用户行为，可以考虑使用以下库：

Selenium: 真正的浏览器自动化工具，可以模拟用户点击、输入等操作，能够抓取JavaScript动态渲染的页面。但配置相对复杂，资源消耗也比较大。
Scrapy: 一个强大的爬虫框架，适合构建大型爬虫项目。它提供了很多高级功能，比如自动处理cookies、管理爬虫队列、数据持久化等等。学习曲线相对陡峭。

重要提示：爬虫伦理！

遵守robots.txt协议： 每个网站都有一个 robots.txt 文件，它规定了哪些页面允许爬取，哪些页面禁止爬取。一定要尊重网站的规则。
控制爬取频率： 不要过于频繁地访问网站，以免给服务器造成过大的压力。可以设置合理的延迟时间。
尊重版权： 抓取到的图片可能有版权保护，未经授权请勿商用。

总结：

对于简单的图片爬虫，Requests + Beautiful Soup 4 绝对是你的最佳选择。它们简单易用，功能强大，能够满足大部分需求。记住，爬虫虽好，但要遵守规则，做一个有道德的爬虫工程师！

Python图片爬虫入门：告别繁琐配置，轻松抓取心仪美图

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