建设银行租房网站网站备案提交

 博客配套代码发布于github：微博图片

相关知识点：微博图片 爬虫知识之数据解析

相关爬虫专栏：JS逆向爬虫实战  爬虫知识点合集  爬虫实战案例

---

这里我们以网页微博图片为例，尝试获取该页面下所有图片并保存。

一、分析网站

刷新网页后看到这个html文件：其中Content-type看到text/html且预览里面是整个页面布局，可以确定这是个html类型文件，侧重点在于如何xpath提取对应数据。

再看到文中有大量图片，且鼠标下滑时能在开发者工具中看到图片的不断缓存加载，证明这里用到了图片懒加载的知识（了解懒加载→图片懒加载）。

再把请求标头的各项参数看看，确定后就可以开写代码了。

二、爬取代码初始化

• 确认页面 -- url = 'https://blog.sina.com.cn/s/blog_01ebcb8a0102zj25.html'
• 确认请求头 -- headers = {

• 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/136.0.0.0 Safari/537.36',
  'referer':'https://blog.sina.com.cn/s/articlelist_32230282_1_1.html'

• }
• 发起请求 -- response = requests.get(url,headers=headers).textq

请求响应成功：

得到该页面整体数据后我们就能开始进行数据解析了。

三、数据清洗

这时候我们再去找第一张图片的xpath试试看能不能获取

tree =etree.HTML(response.text)
title = tree.xpath('//*[@id="sina_keyword_ad_area2"]/a[1]/img/@title')[0]
print(title)

没问题，再具体分析一下各个图片的xpath关系：

大概能确定这里div为大标签，从div下面取到每个a标签的img标签，同时再取到真正的图片属性链接real_src就能得到我们想要的数据。测试一下：

if not os.path.exists('西安图片集'):os.mkdir('西安图片集')
img_link = tree.xpath('//*[@id="sina_keyword_ad_area2"]/a/img')
n = 1
for img in img_link:real_src= img.xpath('./@real_src')[0]response_detail = session.get(url=real_src,headers=header).contentwith open(f'./西安图片集/{n}.图片.png','wb') as f:f.write(response_detail)print(f'图片{n}写入完成!')breakn += 1

难点分析：img_link = tree.xpath('//*[@id="sina_keyword_ad_area2"]/a/img')

原先直接选中那个img标签的xpath给的是 xx.xpath('//*[@id="sina_keyword_ad_area2"]/a[1]/img')这里a的[1]需要去掉，代表我们选择是这个@id下所有相关的a下面的img标签。此时的img_link返回的就是个列表项，接着可以用for循环得到其中每个项

另：图片写入时记得是二进制，返回数据要用content，写入要用wb模式，与常规的写入不太一样。

把break去掉再运行一下：

？为什么就十张，明明那页面里非常多的图片啊。

我们回到原页面再观察一下各标签：

好家伙，竟然下面还藏着这么多div标签，所以我们应该写两套for循环，第一套img_link，第二套div_link，分别代表两套不同的xpath提取方式。（吐槽下这个前端页面写的真是...）

div_total_link = tree.xpath('//*[@id="sina_keyword_ad_area2"]')[0] # element对象必须以非列表形式才能xpath!!!
print(div_total_link)
img_link = div_total_link.xpath('./a/img')
div_link = div_total_link.xpath('./div/a/img')
n = 1
for img in img_link:real_src = img.xpath('./@real_src')[0]response_detail = session.get(url=real_src,headers=header).contentwith open(f'./西安图片集/{n}.图片.png','wb') as f:f.write(response_detail)print(f'图片{n}写入完成!')n += 1for div1 in div_link:real_src = div1.xpath('./@real_src')[0]response_detail = session.get(url=real_src,headers=header).contentwith open(f'./西安图片集/{n}.图片.png','wb') as f:f.write(response_detail)print(f'图片{n}写入完成!')n += 1print(f'全部爬取完成!总计爬取{len(img_link)+len(div_link)}张图片!')

如上，写了第二个for循环后再把当初的那个大div标记成div_total_link，各自去它底下xpath，并完善相应逻辑。

最终得答：保存成功！

四、总结

在这种类似的反爬较少的网站，耐心的观察网页的各项属性标签，慢慢分析同时熟练使用xpath即可。