1、发出请求

1）找到网页地址：

在网页上右键单击“审查元素”，弹窗里选中Network面板，从左侧name列表里逐个选择项目，观察右侧Preview面板下的内容，发现出现下图2中的样式时，就是我们要的第一小步目标。

在图3所示的Headers面板下找到网页地址URL

图3

Request URL:

https://m.gmw.cn/toutiao/2020-02/16/content_123107586.htm?tt_group_id=6793905493262729736

2）找到网页中图片地址：

由于网页上的图片都是有单独网址的，与网页的网址不同，所以我们需要在网页代码里找到图片的网址信息。继续查找Preview面板下的网页代码，图4红框内所示即为网页里插图图片的地址，这就是我们爬取图片真正要用的地址

图4, 红方框内为图片地址

所以，从网页里批量爬取图片，实际步骤是：

发出请求（网页地址）——获得网页——解析内容（得到图片地址）——向图片地址发出请求（循环）——获得网页——解析内容（得到图片）——保存内容

获得图片地址的代码为：

url = 'https://m.gmw.cn/toutiao/2020-02/16/content_123107586.htm?tt_group_id=6793905493262729736'rep = requests.get(url)# 发出访问请求，获得响应res = BeautifulSoup(rep.content, 'lxml')# 解析响应，获得网页内容img_url = res.find_all('p', style='text-align:center;')# 解析网页内容，获得全部图片网址

此时，我们试着检验一下获得的图片地址：

for im in img_url:        jpgurl = im.find('img')['src']        print(jpgurl)

结果为图5所示：

图5 网页中所有图片地址

2、批量获得网页

在上面的for循环里，向图片地址发生请求：

for im in img_url: jpgurl = im.find('img')['src'] r = requests.get(jpgurl)

3、解析获得图片

由于图片地址里没有其他内容，只有图片，解析很简单：直接取r.content就能得到图片。

for im in img_url:	......		r = requests.get(jpgurl)	jpg = r.content

4、保存图片

for im in img_url: ...... jpg = r.content nam = jpgurl[-23:]# 从图片网址里提取最后23个字符，当图片名称，也可以自己定义，不要重复即可 f = open(set_path() + nam, 'wb')# 从set_path()函数返回一个文件夹路径，与图片名称组合成文件的保存地址 f.write(jpg)# 将图片写入文件

set_path()函数返回一个预设保存文件的文件夹，如果预设的文件夹不存在，就自动创建。

def set_path():    path = r'e:/python/jpg'    if not os.path.isdir(path):        os.makedirs(path)    paths = path+'/'    return(paths)

运行后打开对应文件夹，图片已经完成下载，如图6：

图6 爬取到的图片

至此，批量爬取网页图片就完成了。

总结：

本文的爬取过程，比常说的爬虫4步骤多了好几步，其实，本质上还是万变不离其宗的4步流程。本例只不过是相当于把两套爬取流程进行了嵌套，少了一次保存内容的过程而已。关键是通过爬取获得网址后，再次爬取新网址里的内容，真正的爬取大多是通过这种嵌套实现的。

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