前言
最近工作中遇到一个需求，需要将京东上图书的图片下载下来，假如我们想把京东商城图书类的图片类商品图片全部下载到本地，通过手工复制粘贴将是一项非常庞大的工程，此时，可以用Python网络爬虫实现，这类爬虫称为图片爬虫，接下来，我们将实现该爬虫。
实现分析
首先，打开要爬取的第一个网页，这个网页将作为要爬取的起始页面。我们打开京东，选择图书分类，由于图书所有种类的图书有很多，我们选择爬取所有编程语言的图书图片吧，网址为：https://list.jd.com/list.html"text-align: center">
进去后，我们会发现总共有251页。
那么我们怎么才能自动爬取第一页以外的其他页面呢？
可以单击“下一页”，观察网址的变化。在单击了下一页之后，发现网址变成了https://list.jd.com/list.html"text-align: center">
可以通过商品列表中的第一个商品名为“JAVA从入门到精通”快速定位到源码中的对应位置，然后观察其商品列表部分的特殊标识，可以看到，其上方有处“<div id="plist”代码，然后我们在源码中搜索该代码，发现只有一个地方有，随后打开其他页的对应页面，发现仍然具有这个规律，说明该特殊标识可以作为有效信息的起始过滤位置。当然，你可以使用其他的代码作为特殊标识，但是该特殊标识要满足唯一性，并且要包含要爬取的信息。
那么，有效信息到什么代码位置结束呢？
同样，我们通过在源码中查找该页商品列表中最后一个图书，快速定位到源码位置，进行分析，我们可以找到一个这样的代码作为标识，如图：
所以，如果要进行第一次过滤，我们的正则表达式可以构造为：
<div id="plist".+"page clearfix">
进行了第一次信息过滤后，留下来的图片链接就是我们想爬取的图片了，下一步需要在第一次过滤的基础上，再将图片链接信息过滤出来。
此时，需要观察网页中对应图片的源代码，我们观察到其中两张图片的对应源码：
图片1：
<img width="200" height="200" data-img="1" src="/UploadFiles/2021-04-08/592bf167Naf49f7f6.jpg">图片2：
<img width="200" height="200" data-img="1" src="/UploadFiles/2021-04-08/rBEhV1Im1n8IAAAAAAcHltD_3_8AAC0FgC-1WoABweu831.jpg">对比两张图片代码，发现其基本格式是一样的，只是图片的链接网址不一样，所以此时，我们根据该规律构造出提取图片链接的正则表达式：
<img width="200" height="200" data-img="1" src="/UploadFiles/2021-04-08/(.+">刚开始到这里，我以为就结束了，后来在爬取的过程中我发现每一页都少爬取了很多图片，再次查看源码发现，每页后面的几十张图片又是另一种格式：
<img width="200" height="200" data-img="1" data-lazy-img="//img10.360buyimg.com/n7/jfs/t3226/230/618950227/110172/7749a8bc/57bb23ebNfe011bfe.jpg">所以，完整的正则表达式应该是这两种格式的或：
<img width="200" height="200" data-img="1" src="/UploadFiles/2021-04-08/(.+">到这里，我们根据该正则表达式，就可以提取出一个页面中所有想要爬取的图片链接。
所以，根据上面的分析，我们可以得到该爬虫的编写思路与过程，具体如下：
- 建立一个爬取图片的自定义函数，该函数负责爬取一个页面下的我们想爬取的图片，爬取过程为：首先通过
urllib.request.utlopen(url).read()读取对应网页的全部源代码，然后根据上面的第一个正则表达式进行第一次信息过滤，过滤完成之后，在第一次过滤结果的基础上，根据上面的第二个正则表达式进行第二次信息过滤，提取出该网页上所有的目标图片的链接，并将这些链接地址存储的一个列表中，随后遍历该列表，分别将对应链接通过urllib.request.urlretrieve(imageurl,filename=imagename)存储到本地，为了避免程序中途异常崩溃，我们可以建立异常处理。- 通过for循环将该分类下的所有网页都爬取一遍，链接可以构造为url='https://list.jd.com/list.html"color: #ff0000">完整的代码如下：
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import re import urllib.request import urllib.error import urllib.parse sum = 0 def craw(url,page): html1=urllib.request.urlopen(url).read() html1=str(html1) pat1=r'<div id="plist".+"page clearfix">' result1=re.compile(pat1).findall(html1) result1=result1[0] pat2=r'<img width="200" height="200" data-img="1" src="/UploadFiles/2021-04-08/(.+">
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对的支持。
