python中如何爬取汽车之家网站上的图片

这篇文章主要介绍了python中如何爬取汽车之家网站上的图片，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

python的数据类型有哪些?

python的数据类型：1. 数字类型，包括int（整型）、long（长整型）和float（浮点型）。2.字符串，分别是str类型和unicode类型。3.布尔型，Python布尔类型也是用于逻辑运算，有两个值：True（真）和False（假）。4.列表，列表是Python中使用最频繁的数据类型，集合中可以放任何数据类型。5. 元组，元组用”()”标识，内部元素用逗号隔开。6. 字典，字典是一种键值对的集合。7. 集合，集合是一个无序的、不重复的数据组合。

随着生活水平的提高和快节奏生活的发展。汽车开始慢慢成为人们的必需品，浏览各种汽车网站便成为购买合适、喜欢车辆的前提。例如汽车之家网站中就有最新的报价和图片以及汽车的相关内容，是提供信息最快最全的中国汽车网站。本文介绍python爬虫爬取汽车之家网站上的图片的思路和具体演示代码。

一、爬取汽车之家网站上的图片思路分析

分析页面，确认图片的url是否在网页源码。

确认是静态数据后，先找到总的ul标签，在找它里面的li标签，最后在img标签里面的class="lazy" data-src属性，即可获得想要的图片url地址。

通过切割图片url的方式获取图片名字。

完成图片命名后，使用os模块确定图片存放的路径。

二、设置爬虫代理IP

在做爬虫的过程中，如果你爬取的频率过快，不符合人的操作模式。有些网站的反爬虫机制通过监测到你的IP异常，访问频率过高。就会对你进行封IP处理。目前已有比较多的第三方平台专门进行代理IP的服务。

三、爬取汽车之家网站上的图片具体代码

# piplines管道代码from urllib import requestimport osclass VehicleHomePipeline:    def process_item(self, item, spider):        pic_url = item['pic_url']        # 得到图片名字        pic_name = pic_url.split('__')[-1]  # 得到xxx.jpg        # os.path.dirname(__file__) 结果 D:\PycharmProjects\spider\day21\vehicle_home\vehicle_home\        # 创建图片存放路径 xxx\vehicle_home\result_pic        pic_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'result_pic')        # 下载图片 xxx\vehicle_home\result_pic\xxx.jpg        request.urlretrieve(pic_url, pic_path + '/' + pic_name)        return item# 爬虫代码import scrapyfrom day21.vehicle_home.vehicle_home.items import VehicleHomeItemclass VehPicSpider(scrapy.Spider):    name = 'veh_pic'    allowed_domains = ['car.autohome.com.cn']    base_url = 'https://car.autohome.com.cn/photolist/series/18/p{}/'    start_urls = [base_url.format(1)]    def parse(self, response):        # 获取图片标签列表        pic_lists = response.xpath('//ul[@id="imgList"]/li')        for pic in pic_lists:            pic_url = pic.xpath('./a/img/@class="lazy" data-src').extract_first()            # 上述获取的url需要进一步补全            pic_url = response.urljoin(pic_url)            item = VehicleHomeItem()            item['pic_url'] = pic_url            print(item)            yield item        # 翻页逻辑        for page in range(2, 3):            next_url = self.base_url.format(page)            yield scrapy.Request(next_url)

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