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基于python实现获取网页图片过程解析
脚本专栏 2024/11/2 佚名
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环境：python3， 要安装bs4这个第三方库

获取请求头的方法

这里使用的是Chrome浏览器。

打开你想查询的网站，按F12，或者鼠标右键一下选择检查。会弹出如下的审查元素页面：

基于python实现获取网页图片过程解析

然后点击上方选项中的Network选项：

基于python实现获取网页图片过程解析

此时在按Ctrl+R:

基于python实现获取网页图片过程解析

选择下方框中的第一个，单击：

基于python实现获取网页图片过程解析

选择Headers选项，其中就会有Request Headers，包括你需要的信息。

介绍：这个程序是用来批量获取网页的图片，用于新手入门

注意：由于是入门的程序在获取某些网页的图片时会出问题！！！！！

import os
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
# 网址
url = "http://www2017.tyut.edu.cn/"
# 建立请求对象
request = urllib.request.Request(url)
# 加入请求头（一定要换成自己的！！！！）
request.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36')
# 获取请求
code = urllib.request.urlopen(request)
# 得到html代码
html = code.read().decode('utf-8')
# 将html的标签转成对象（方便后面的操作）
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 提取所有的img标签
imagesUrl = bs.find_all('img')
sources = []
# 建立存放的路径（路径一定要存在！！！！！！）
filepath = os.getcwd() + '\\images\\'
def createFile(path: str, fpath):
  urllib.request.urlretrieve(path, fpath)
# 获取图片的路径(网址+img标签的src属性的值)
for img in imagesUrl:
  sources.append(url + str(img.get('src')))
for src in sources:
  # 用split是防止请求带参
  baseName = os.path.basename(src).split('"url=" + src, "filename=" + fileName)
  createFile(src, fileName)
print('这次您一共下载了图片' + str(len(sources)) + '张')

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
python,获取,网页图片
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/11/2

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。

探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。

Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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