array(2) { ["docs"]=> array(10) { [0]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "428" ["text"]=> string(77) "Visual Studio 2017 单独启动MSDN帮助(Microsoft Help Viewer)的方法" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(8) "DonetRen" ["tagsname"]=> string(55) "Visual Studio 2017|MSDN帮助|C#程序|.NET|Help Viewer" ["tagsid"]=> string(23) "[401,402,403,"300",404]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511400964" ["_id"]=> string(3) "428" } [1]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "427" ["text"]=> string(42) "npm -v;报错 cannot find module "wrapp"" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(4) "zzty" ["tagsname"]=> string(50) "node.js|npm|cannot find module "wrapp“|node" ["tagsid"]=> string(19) "[398,"239",399,400]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511400760" ["_id"]=> string(3) "427" } [2]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "426" ["text"]=> string(54) "说说css中pt、px、em、rem都扮演了什么角色" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(12) "zhengqiaoyin" ["tagsname"]=> string(0) "" ["tagsid"]=> string(2) "[]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511400640" ["_id"]=> string(3) "426" } [3]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "425" ["text"]=> string(83) "深入学习JS执行--创建执行上下文(变量对象,作用域链,this)" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(7) "Ry-yuan" ["tagsname"]=> string(33) "Javascript|Javascript执行过程" ["tagsid"]=> string(13) "["169","191"]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511399901" ["_id"]=> string(3) "425" } [4]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "424" ["text"]=> string(30) "C# 排序技术研究与对比" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(9) "vveiliang" ["tagsname"]=> string(0) "" ["tagsid"]=> string(2) "[]" ["catesname"]=> string(8) ".Net Dev" ["catesid"]=> string(5) "[199]" ["createtime"]=> string(10) "1511399150" ["_id"]=> string(3) "424" } [5]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "423" ["text"]=> string(72) "【算法】小白的算法笔记:快速排序算法的编码和优化" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(9) "penghuwan" ["tagsname"]=> string(6) "算法" ["tagsid"]=> string(7) "["344"]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511398109" ["_id"]=> string(3) "423" } [6]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "422" ["text"]=> string(64) "JavaScript数据可视化编程学习(二)Flotr2,雷达图" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(7) "chengxs" ["tagsname"]=> string(28) "数据可视化|前端学习" ["tagsid"]=> string(9) "[396,397]" ["catesname"]=> string(18) "前端基本知识" ["catesid"]=> string(5) "[198]" ["createtime"]=> string(10) "1511397800" ["_id"]=> string(3) "422" } [7]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "421" ["text"]=> string(36) "C#表达式目录树(Expression)" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(4) "wwym" ["tagsname"]=> string(0) "" ["tagsid"]=> string(2) "[]" ["catesname"]=> string(4) ".NET" ["catesid"]=> string(7) "["119"]" ["createtime"]=> string(10) "1511397474" ["_id"]=> string(3) "421" } [8]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "420" ["text"]=> string(47) "数据结构 队列_队列实例:事件处理" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(7) "idreamo" ["tagsname"]=> string(40) "C语言|数据结构|队列|事件处理" ["tagsid"]=> string(23) "["246","247","248",395]" ["catesname"]=> string(12) "数据结构" ["catesid"]=> string(7) "["133"]" ["createtime"]=> string(10) "1511397279" ["_id"]=> string(3) "420" } [9]=> array(10) { ["id"]=> string(3) "419" ["text"]=> string(47) "久等了,博客园官方Android客户端发布" ["intro"]=> string(288) "目录 ECharts 异步加载 ECharts 数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具,而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。 chart.setOption({ color: [ " ["username"]=> string(3) "cmt" ["tagsname"]=> string(0) "" ["tagsid"]=> string(2) "[]" ["catesname"]=> string(0) "" ["catesid"]=> string(2) "[]" ["createtime"]=> string(10) "1511396549" ["_id"]=> string(3) "419" } } ["count"]=> int(200) } 222 利用python抓取网页图片 - 爱码网

    近期在家想看华为官方的【IP,图话技术,微图】系列文档,奈何家里是长宽,基本打不开页面,刷新多次,心力憔悴。


▎下图感受下:

利用python抓取网页图片

    突然想起上次华为云大会送了台云服务器,一直被我用来做linux实验机。于是,突发奇想,利用python下载图片,然后利用工具传递到本地阅读,权当练手了。


▎网页代码样例:

利用python抓取网页图片

查看网页源代码,可以找到图片所在的网址,加上网站前缀就是真正的图片目标地址。

在linux系统中,直接wget就能下载这些图片,验证图片地址的真实性。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
[[email protected] tmp]# wget http://support.huawei.com/huaweiconnect/data/attachment/forum/201705/03/20170503211729148001.png
--2017-09-02 12:48:40--  http://support.huawei.com/huaweiconnect/data/attachment/forum/201705/03/20170503211729148001.png
Resolving support.huawei.com (support.huawei.com)... 221.193.246.61, 121.18.169.18, 101.28.252.205
Connecting to support.huawei.com (support.huawei.com)|221.193.246.61|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 495335 (484K) [image/png]
Saving to: ‘20170503211729148001.png’
 
100%[=============================================================>] 495,335     1.98MB/s   in 0.2s   
 
2017-09-02 12:48:41 (1.98 MB/s) - ‘20170503211729148001.png’ saved [495335/495335]
 
[[email protected] tmp]# ls
20170503211729148001.png  downpic.py       mysql.sock  test.py   zrlog.sql
db01.sql                  hsperfdata_root  mysql.sql   test.sql


▎抓取代码:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
#/usr/bin/env python                                  
import requests,bs4,time
headers={'User-Agent''Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:24.0) Gecko/20100101 Firefox/24.0'}
url='http://support.huawei.com/huaweiconnect/enterprise/thread-400343.html'
urlhtml=requests.get(url,headers=headers)
urlhtml.raise_for_status()
pichtml=bs4.BeautifulSoup(urlhtml.text[:],'html.parser')
piclink=pichtml.select('p span img[src]')
if __name__=='__main__':
    piclist=[]
    for in range(len(piclink)):
        picdic=piclink[i].attrs
        newpicdic='http://support.huawei.com'+picdic['src']
        newpic=requests.get(newpicdic)
        picname=str(time.strftime("%Y%m%d00",time.localtime(time.time())))+str(i)+'.png'
        with open(picname,'wb') as file:
            file.write(newpic.content)

代码部分的解析,可以参见学习笔记,也可以参照往期利用python处理网页信息一文。


▎执行脚本:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
[[email protected] tmp]# python3 downpic.py 
[[email protected] tmp]# ls -lhrt *.png
-rw-r--r--. 1 root root 484K Sep  2 12:50 20170902000.png
-rw-r--r--. 1 root root 241K Sep  2 12:50 20170902001.png
-rw-r--r--. 1 root root 542K Sep  2 12:50 20170902002.png
-rw-r--r--. 1 root root 607K Sep  2 12:50 20170902003.png
-rw-r--r--. 1 root root 500K Sep  2 12:50 20170902004.png
-rw-r--r--. 1 root root 146K Sep  2 12:50 20170902005.png
-rw-r--r--. 1 root root 381K Sep  2 12:50 20170902006.png
-rw-r--r--. 1 root root 463K Sep  2 12:51 20170902007.png

可以看到,图片已经下载到了linux系统中,然后通过远程软件传输到本地查看。


▎效果如下:

利用python抓取网页图片


好了,练手完,接下来,博主就可以安心的打磨网络知识了。。。









本文转自Grodd51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/juispan/1962116,如需转载请自行联系原作者

相关文章: