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在本次推送中，以百度搜索中关键字猫作为采集目标，重点采集并保存猫的图片，在本地根目录下以 图片的形式进行存储。

1 准备工作

在本次爬虫开始之前，请确保已经安装好了第三方 requests 库、BeautifulSoup 库等。如果没有安装，请使用cmd打开命令行界面，并逐行键入以下代码：

pip install requests

pip install json

2 抓取分析

本次抓取的信息内容较上一次简单。只需要利用 requests 库向指定网站发送请求，获取服务器传来的响应，随后利用 json 库完成对网页代码的解析，同时为了进一步防止触发反爬虫机制。具体分析如下：

首先，我们本次爬取的网站是

右键点击 检查 按钮，或者直接按下 F12 进入开发者界面，点开 Network 一栏，并按下 F5 刷新按钮，必要时请按下 CTRL + F5 组合键完成页面的刷新。随后我们点击刷新后出现的第一个子栏目。如下图所示：

这里我们可以看到，网站请求的 Request URL ，再往下翻观察 Request Headers信息，为了避免触发反爬虫机制，我们要尽量把爬虫程序做的更像是人在浏览网页。

接下来便是对网页的提取与保存，我们开始今天的爬虫工作。

3 爬取信息与保存

在安装完毕我们在一开始介绍的第三方库后，这里我们需要首先导入这些文件才能够进行后续的操作。

import requests

import json

3.1 网页请求头的设置

为了使爬虫程序模拟的更像人在操作，因此我们添加了请求过程中一些比较重要的请求头信息，并将其整理成一个请求函数，具体如下：

def get_page(url):

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36(KHTML, like Gecko) Chrome/56.0.2924.87 Safari/537.36',

}

r = requests.get(url,headers = headers)

return r

接下来我们便开始网页的爬取工作。

3.2 百度图片搜索关键字猫图片的爬取与保存

首先，我们需要对单个网页的信息进行爬取，通过对响应代码的分析，我们利用 json 库完成对代码的解析。同时将其定义为 get_pictures_url() 函数。具体如下：

def get_pictures_url(url):

r = get_page(url)

soup = json.loads(r.content)

for picture in soup.get('data'):

picture_url = picture.get('thumbURL')

if picture_url:

print(picture_url)

img = get_page(picture_url)

if img.status_code == 200:

try:

with open('./' + picture.get('di') + '.jpg','wb') as f:

f.write(img.content)

except:

pass

单个网页的内容收集完毕后，我们需要获取如何跳入下一页。这里我们发现，通过更改不同页数的网页 URL 之间的 pageNum 参数，可以实现网页之间的切换。

3.3 启动程序

最后，键入以下代码便能够实现整个程序的运行：

if __name__ == "__main__":

for i in range(10):

print('正在下载{}页'.format(i))

get_pictures_url('https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&' \

'queryWord=猫&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&word=猫' \

'&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&cg=girl&pn={}&rn=30&gsm=1e'.format(i*30))

print('下载完成')

4 总结与展望

本次爬虫程序在编写过程中，遇到了完善 Header 请求头信息遭到了 403 Forbid 的尴尬情况。在爬虫程序完成后，会在文件保存的根目录下保存 .jpg 图片的文件。此外，本次爬虫只限于对数据的爬取与保存工作，数据的分析工作留待后续进行再处理。

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