如何通过Python批量爬取百度图片：从瀑布流到分页模式的转换及解决方案

在实际开发中，当我们需要批量爬取百度图片时，经常会遇到“瀑布流”或“分页模式”的问题。百度图片采用瀑布流方式加载图片，这意味着每次加载的图片数量有限，为了实现完整的图片抓取，需要对请求头进行调整，切换为分页模式。

1. 从瀑布流到分页模式的切换

当我们观察百度图片页面的网页源代码时，会发现请求地址中带有“flip”参数。这是瀑布流模式的特征，用于实现无限滚动加载。为了实现分页模式，我们可以通过修改请求头中的“flip”参数值来实现对不同页面的请求。

在实际应用中，可以通过以下方式实现：

headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36',    # 模拟无限滚动，实现分页效果    'X-Flip': '0'}

此时，请求地址会随着flip参数的改变而变化，从而实现分页效果。

2. 获取目标图片的URL地址

通过观察百度图片的网页源代码，可以发现图片的URL地址被嵌入在网页中。具体的提取方式如下：

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport re# 目标图片链接target_url = 'https://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fm=result&fr=&sf=1&fmq=1619608652857_R&pv=&ic=&nc=1&hd=&latest=&copyright=&se=1&showtab=0&fb=0&width=&height=&face=0&istype=2&ie=utf-8&sid=&word=关键词'headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36',}response = requests.get(target_url, headers=headers)text = response.text# 提取图片URL地址picture_urls = re.findall(r'"objURL":"(.*?)"', text)

3. 处理图片URL地址

在实际应用中，图片的URL地址可能会因为百度的防爬机制而发生变化。因此，我们需要对图片地址进行一定的处理，确保能够正常获取到图片资源。

以下是一些常见的处理方法：

文件名提取：通过提取URL地址中的文件名，可以直接获取图片的实际路径。

请求头设置：在请求图片资源时，需要设置合适的请求头参数，避免被百度的防爬机制拦截。

图片扩展名处理：注意到部分图片的URL地址中并没有图片的扩展名，需要根据实际情况进行补充。

4. 完整示例：实现百度图片批量爬取

以下是一个完整的Python示例，展示了如何实现百度图片的批量爬取：

import requestsimport reimport osdef batch_crawl_baidu_images(word, save_dir='images'):    # 模拟浏览器请求头    headers = {        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.104 Safari/537.36',        # 模拟无限滚动，实现分页效果        'X-Flip': '0'    }        # 初始化计数器    page = 0    while True:        # 构建请求URL        url = f'https://image.baidu.com/search/flip?word={word}&pn={page}'        response = requests.get(url, headers=headers)        response.encoding = 'utf-8'        text = response.text                # 提取当前页面的图片URL地址        picture_urls = re.findall(r'"objURL":"(.*?)"', text)                if not picture_urls:            break  # 如果没有找到图片URL，停止循环                    # 下载并保存图片        for url in picture_urls:            # 提取图片文件名            filename = url.split('/')[-1]            file_ext = filename.split('.')[-1]            # 如果扩展名缺失，补充            if file_ext not in ['png', 'jpg', 'jpeg', 'gif']:                filename += '.' + file_ext            filepath = os.path.join(save_dir, filename)                        try:                response_img = requests.get(url, headers=headers, timeout=5)                with open(filepath, 'wb') as f:                    f.write(response_img.content)            except Exception as e:                print(f'下载图片失败：{e}')                page += 1  # 跳到下一页            print(f'完成爬取，共下载了{len(os.listdir(save_dir))}张图片')# 示例使用：爬取关键词“自然风光”batch_crawl_baidu_images('自然风光', '自然风光')

5. 注意事项

在实际应用中，需要注意以下几点：

防爬机制：部分网站会对爬虫行为进行限制，建议在爬取过程中设置合理的爬取间隔，避免触发反爬机制。

网页格式变化：由于瀑布流和分页模式的存在，网页的结构可能会有所变化，需要动态调整提取规则。

图片质量控制：在爬取过程中，可以通过设置合理的参数（如不下载过小图片），来筛选图片质量。

多线程下载：为了提高爬取效率，可以在下载过程中采用多线程方式，同时处理多个图片请求。

通过以上方法，可以轻松实现对百度图片的批量爬取需求。

转载地址：http://krun.baihongyu.com/

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