数据即财富,力量之源!然而,对于人工智能初学者而言,想在短期内熟练掌握爬虫技术实属不易。尤其是面对海量信息,逐个下载不免令人疲倦。无需忧虑,本篇将分享一份简洁高效的百度图片爬取代码,助您轻松实现数据搜集,即使懒惰之人亦可成为高手。
源码揭秘:简单易上手,有手就行
在此,我们向您推荐这款简便易用的爬虫代码。您只需进行简单的复制粘贴即可立即推动您的爬虫进程。无需掌握高深的编程技能或深入了解技术细节,仅需具备基本的动手能力便可轻松驾驭。对于那些追求高效便捷的用户来说,这无疑是一大福音,使您能在较短时间内享受到爬虫的独特魅力。
操作步骤:一步步教你如何爬取百度图片
首先,您需准备Python环境,随后依循所述步骤逐步操作即可。无需担忧,全程皆有详尽解释,确保您能轻松掌握。从安装所需库至运行代码,乃至查看结果,每个环节均无困扰。
实战演示:亲自操作,效果立竿见影
import re
import requests
from urllib import error
from bs4 import BeautifulSoup
import os
num = 0
numPicture = 0
file = ''
List = []
def Find(url):
global List
print('正在检测图片总数,请稍等.....')
t = 0
i = 1
s = 0
while t = numPicture:
return
if __name__ == '__main__': # 主函数入口
word = input("请输入搜索关键词(可以是人名,地名等): ")
#add = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=%E5%BC%A0%E5%A4%A9%E7%88%B1&pn=120'
url = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=' + word + '&pn='
tot = Find(url)
Recommend = recommend(url) # 记录相关推荐
print('经过检测%s类图片共有%d张' % (word, tot))
numPicture = int(input('请输入想要下载的图片数量 '))
file = input('请建立一个存储图片的文件夹,输入文件夹名称即可')
y = os.path.exists(file)
if y == 1:
print('该文件已存在,请重新输入')
file = input('请建立一个存储图片的文件夹,)输入文件夹名称即可')
os.mkdir(file)
else:
os.mkdir(file)
t = 0
tmp = url
while t < numPicture:
try:
url = tmp + str(t)
result = requests.get(url, timeout=10)
print(url)
except error.HTTPError as e:
print('网络错误,请调整网络后重试')
t = t+60
else:
dowmloadPicture(result.text, word)
t = t + 60
print('当前搜索结束,感谢使用')
print('猜你喜欢')
for re in Recommend:
print(re, end=' ')
为了更加直观地演示,本文将以实际操作为例,详细介绍如何运用此源代码来爬取百度图片。我们将逐一展示每个步骤及最终结果,使您了解到,爬取图片其实并不复杂且效率极高。这不仅能为您节约大量时间,更可助您在朋友圈中展现风采。
常见问题解答:遇到问题不用慌
在您使用此功能过程中,也许会面临各种问题。无需担忧,针对普遍性的疑问,我们将在此提供详尽解答。无论面对环境设置方面的困扰,抑或程序执行期间出现的错误,我们都将为您逐一解疑答惑。助您在丰富图片资源的道路上,尽可能避免曲折,更加顺畅地走向成功。
进阶学习:从爬虫小白到高手
若您对网络爬虫技术有颇深的研究欲望,欲更深入探索其奥秘,以下为您推荐优质的学习资源。这些资料涵盖初级至高级阶段,能全面且系统地教导您如何熟练运用爬虫技术。待您充分理解并掌握此项技能后,便可洞悉世间万象,尽在您的掌控之中。
结语:一起学习,共同进步
最终,我要强调的是,探索爬虫技术并非仅限于收集数据,而是一个充满发现与探究的过程。期待通过本文,您能深入理解爬虫的魅力所在,并有兴趣参与到我们的学术共同体来。若对本领域存在疑问,欢迎点击关注我在知乎上的个人账号进行互动探讨,携手共进。