在我們?nèi)粘Ｉ暇W(wǎng)瀏覽網(wǎng)頁的時候，經(jīng)常會看到一些好看的圖片，我們就希望把這些圖片保存下載，或者用戶用來做桌面壁紙，或者用來做設計的素材。

　　我們最常規(guī)的做法就是通過鼠標右鍵，選擇另存為。但有些圖片鼠標右鍵的時候并沒有另存為選項，還有辦法就通過就是通過截圖工具截取下來，但這樣就降低圖片的清晰度。好吧～！其實你很厲害的，右鍵查看頁面源代碼。

　　我們可以通過python 來實現(xiàn)這樣一個簡單的爬蟲功能，把我們想要的代碼爬取到本地。下面就看看如何使用python來實現(xiàn)這樣一個功能。

一、獲取整個頁面數(shù)據(jù) 

首先我們可以先獲取要下載圖片的整個頁面信息。

getjpg.py

#coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):  page = urllib.urlopen(url)  html = page.read()  return htmlhtml = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2738151262")print html

　　Urllib模塊提供了讀取web頁面數(shù)據(jù)的接口，我們可以像讀取本地文件一樣讀取www和ftp上的數(shù)據(jù)。首先，我們定義了一個getHtml()函數(shù)：

　　urllib.urlopen()方法用于打開一個URL地址。

　　read()方法用于讀取URL上的數(shù)據(jù)，向getHtml()函數(shù)傳遞一個網(wǎng)址，并把整個頁面下載下來。執(zhí)行程序就會把整個網(wǎng)頁打印輸出。

二、篩選頁面中想要的數(shù)據(jù)

Python 提供了非常強大的正則表達式，我們需要先要了解一點python 正則表達式的知識才行。

假如我們百度貼吧找到了幾張漂亮的壁紙，通過到前段查看工具。找到了圖片的地址，如：src=”http://imgsrc.baidu.com/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

修改代碼如下：

import reimport urllibdef getHtml(url):  page = urllib.urlopen(url)  html = page.read()  return htmldef getImg(html):  reg = r'src="(.+?/.jpg)" pic_ext'  imgre = re.compile(reg)  imglist = re.findall(imgre,html)  return imglist     html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)

我們又創(chuàng)建了getImg()函數(shù)，用于在獲取的整個頁面中篩選需要的圖片連接。re模塊主要包含了正則表達式：

• 　　re.compile() 可以把正則表達式編譯成一個正則表達式對象.
• 　　re.findall() 方法讀取html 中包含 imgre（正則表達式）的數(shù)據(jù).

運行腳本將得到整個頁面中包含圖片的URL地址。 

三、將頁面篩選的數(shù)據(jù)保存到本地
把篩選的圖片地址通過for循環(huán)遍歷并保存到本地，代碼如下：

#coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):  page = urllib.urlopen(url)  html = page.read()  return htmldef getImg(html):  reg = r'src="(.+?/.jpg)" pic_ext'  imgre = re.compile(reg)  imglist = re.findall(imgre,html)  x = 0  for imgurl in imglist:    urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)    x+=1html = getHtml("http://tieba.baidu.com/p/2460150866")print getImg(html)

這里的核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接將遠程數(shù)據(jù)下載到本地。
通過一個for循環(huán)對獲取的圖片連接進行遍歷，為了使圖片的文件名看上去更規(guī)范，對其進行重命名，命名規(guī)則通過x變量加1。保存的位置默認為程序的存放目錄。
程序運行完成，將在目錄下看到下載到本地的文件。

結果展示：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家實現(xiàn)Python爬蟲功能有所幫助。