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如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

发布时间:2021-11-07 02:34:02

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

百度贴吧是全球最大的中文交流平台,你是否跟我一样,有时候看到评论区的图片想下载呢?或者看到一段视频想进行下载呢?

今天,带大家通过搜索关键字来获取评论区的图片和视频。

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

【二、项目目标】

实现把贴吧获取的图片或视频保存在一个文件。

【三、涉及的库和网站】

1、网址如下:

https://tieba.baidu.com/f?ie=utf-8&kw=吴京&fr=search

2、涉及的库:requests、lxml、urrilb

【四、项目分析】

1、反爬措施的处理

前期测试时发现,该网站反爬虫处理措施很多,测试到有以下几个:

1) 直接使用requests库,在不设置任何header的情况下,网站直接不返回数 据。

2) 同一个ip连续访问40多次,直接封掉ip,起初我的ip就是这样被封掉的。

为了解决这两个问题,最后经过研究,使用以下方法,可以有效解决。

获取正常的 http请求头,并在requests请求时设置这些常规的http请求头。

2、如何实现搜索关键字?

通过网址我们可以发现只需要在kw=() ,括号中输入你要搜索的内容即可。这样就可以用一个{}来替代它,后面我们在通过循环遍历它。

【五、项目实施】

1、创建一个名为BaiduImageSpider的类,定义一个主方法main和初始化方法init。导入需要的库。
import requests
from lxml import etree
from urllib import parse
class BaiduImageSpider(object):
   def __init__(self, tieba_name):
       pass
   def main(self):
       pass
if __name__ == '__main__':
   inout_word = input("请输入你要查询的信息:")

   spider.main()
       pass
if __name__ == '__main__':
   spider= ImageSpider()
   spider.main()
2、准备url地址和请求头headers 请求数据。
import requests
from lxml import etree
from urllib import parse
class BaiduImageSpider(object):
   def __init__(self, tieba_name):
         self.tieba_name = tieba_name #输入的名字
       self.url = "http://tieba.baidu.com/f?kw={}&ie=utf-8&pn=0"
       self.headers = {
           'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)'
       }

   '''发送请求 获取响应'''
   def get_parse_page(self, url, xpath):
       html = requests.get(url=url, headers=self.headers).content.decode("utf-8")
       parse_html = etree.HTML(html)
       r_list = parse_html.xpath(xpath)
       return r_list
   def main(self):
       url = self.url.format(self.tieba_name)
if __name__ == '__main__':
   inout_word = input("请输入你要查询的信息:")
   key_word = parse.quote(inout_word)
   spider = BaiduImageSpider(key_word)
   spider.main()
3、用xpath进行数据分析

3.1、chrome_Xpath插件安装

1) 这里用到一个插件。能够快速检验我们爬取的信息是否正确。具体安装方法如下。

2) 百度下载chrome_Xpath_v2.0.2.crx, chrome浏览器输入:chrome://extensions/

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

3) 直接将chrome_Xpath_v2.0.2.crx拖动至该扩展程序页面 ;

4) 如果安装失败,弹框提示“无法从该网站添加应用、扩展程序和用户脚本”,遇到这个问题,解决方法 是:打开开发者模式,将crx文件(直接或后缀修改为rar)并解压成文件夹,点击开发者模式的加载已解压的扩展程序,选择解压后的文件夹,点击确定,安装成功;

3.2、chrome_Xpath插件使用

上面我们已经安装好了chrome_Xpath插件,接下来我们即将使用它。
1) 打开浏览器,按下快捷键F12 。2) 选择元素,如下图所示。

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3) 右键,然后选择,“Copy XPath”,如下图所示。

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3.3、编写代码,获取链接函数。

上面我们已经获取到链接函数的Xpath路径,接下来定义一个获取链接函数get_tlink,并继承self,实现多页抓取。

'''获取链接函数'''

   def get_tlink(self, url):
       xpath = '//div[@class="threadlist_lz clearfix"]/div/a/@href'
       t_list = self.get_parse_page(url, xpath)
       # print(len(t_list))
       for t in t_list:
           t_link = "http://www.tieba.com" + t
           '''接下来对帖子地址发送请求  将保存到本地'''
           self.write_image(t_link)

4、保存数据

这里定义一个write_image方法来保存数据,如下所示。

 '''保存到本地函数'''

def write_image(self, t_link):
     xpath = "//div[@class='d_post_content j_d_post_content clearfix']/img[@class='BDE_Image']/@src | //div[@class='video_src_wrapper']/embed/@data-video"
       img_list = self.get_parse_page(t_link, xpath)      
       for img_link in img_list:  
           html = requests.get(url=img_link, headers=self.headers).content
           filename = "百度/"+img_link[-10:]
       
           with open(filename, 'wb') as f:
               f.write(html)
               print("%s下载成功" % filename)


如下图:

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

【六、效果展示】

1、点击运行,如下图所示(请输入你要查询的信息):

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

2、以吴京为例输入,回车:

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3、将图片下载保存在一个名为“百度”文件夹下,这个文件夹需要你提前在本地新建好。务必记得提前在当前代码的同级目录下,新建一个名为“百度”的文件夹,否则的话系统将找不到该文件夹,会报找不到“百度”这个文件夹的错误。

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

4、下图中的MP4就是评论区的视频。

如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频

总结:

1、不建议抓取太多数据,容易对服务器造成负载,浅尝辄止即可。

2、本文基于Python网络爬虫,利用爬虫库,实现百度贴吧评论区爬取。就Python爬取百度贴吧的一些难点, 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。
3、欢迎大家积极尝试,有时候看到别人实现起来很简单,但是到自己动手实现的时候,总会有各种各样的问题,切勿眼高手低,勤动手,才可以理解的更加深刻。学习requests 库的使用以及爬虫程序的编写。

关于如何用Python网络爬虫抓取百度贴吧评论区图片和视频问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注血鸟云行业资讯频道了解更多相关知识。


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