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selenium+python 爬取网络图片(1) -- soso、谷歌、好搜

时间:2015-01-31 00:34:34      阅读:860      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:selenium   python   爬虫   图片   搜索引擎   

做图像处理的朋友,都时常需要收集整理大量的图像数据集。做科研时有各种现有的标准数据集大家都直接拿来用,但是工程上却经常需要自己收集图片,从网上爬取图片便成了比较常见的任务。为了用python完成这个任务,需要解决如下两个问题:


1. 图片素材源自哪里呢?第一直觉就是搜索引擎里的图片,比如要收集手机的图片,则进入搜索引擎搜索关键字即可得到大量相关图片。


2. 动态网站的内容往往是通过ajax异步加载,直接用python中urllib库read到的内容不完整,且需要的内容基本都是异步加载进来的,直接获取不到。当然,有些任务可能只需处理些静态网页,但不幸的是,现在动态网页基本是主流,且我们爬图片的网站图片基本都是ajax加载的。所以如何解决爬取动态网站的问题呢?回答是采用selenium库模拟浏览器打开网页加载完全后再处理。这个解决方案可以参考博文,该文总结了4中方案,其中使用selenium比较适合这个任务。


本篇文章给出基于soso搜索引擎的图片爬虫程序,对google和360的好搜方式相同。但是爬百度的稍微麻烦点,参见另一篇博文。


首先,进入soso搜索,输入查询词“手机”,出现大量手机图片,如图

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上图中网址栏的地址就是待爬取网页的url,然后给出python结合selenium爬取图片的代码如下

from selenium import webdriver
import time
import urllib

# 爬取页面地址
url = 'http://pic.sogou.com/pics?query=%CA%D6%BB%FA&w=05009900&p=40030500&_asf=pic.sogou.com&_ast=1422627003&sc=index&sut=1376&sst0=1422627002578'

# 目标元素的xpath
xpath = '//div[@id="imgid"]/ul/li/a/img'

# 启动Firefox浏览器
driver = webdriver.Firefox()

# 最大化窗口,因为每一次爬取只能看到视窗内的图片
driver.maximize_window()

# 记录下载过的图片地址,避免重复下载
img_url_dic = {}

# 浏览器打开爬取页面
driver.get(url)

# 模拟滚动窗口以浏览下载更多图片
pos = 0
m = 0 # 图片编号
for i in range(10):
	pos += i*500 # 每次下滚500
	js = "document.documentElement.scrollTop=%d" % pos
	driver.execute_script(js)
	time.sleep(1)   
	
	for element in driver.find_elements_by_xpath(xpath):
		img_url = element.get_attribute('src')
		# 保存图片到指定路径
		if img_url != None and not img_url_dic.has_key(img_url):
			img_url_dic[img_url] = ''
			m += 1
			ext = img_url.split('.')[-1]
			filename = str(m) + '.' + ext
			#保存图片数据
			data = urllib.urlopen(img_url).read()
			f = open('./yourfolder/' + filename, 'wb')
			f.write(data)
			f.close()
driver.close()

上面的代码只下载了第一页,selenium还可以模拟点击网页触发加载更多图片。此外,保存图像的代码段也可以简化成一句

urllib.urlretrieve(img_url, './yourfolder/%s' % filename)


最后,爬取出来的图片如下图所示,下一篇介绍如何爬取百度图片。

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selenium+python 爬取网络图片(1) -- soso、谷歌、好搜

标签:selenium   python   爬虫   图片   搜索引擎   

原文地址:http://blog.csdn.net/seanwang_25/article/details/43317147

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