前言：为什么你需要这个技能？各位小伙伴注意啦！今天咱们要解锁一个超实用的Python技能——批量抓取网页图片（手残党也能学会的那种）。你可能会问："现在网上图片那么多，我为什么要自己抓？" 举个例子：做毕业设计需要1000张猫咪图片训练AI、给女朋友批量下载ins美图当壁纸、收集电商平台竞品主图...这些场景用传统方法一个个下载简直要命！（别问我怎么知道的）
一、准备你的"武器库"1.1 基础装备清单Python 3.8+（推荐用Anaconda全家桶）requests库（网络请求神器）BeautifulSoup4（HTML解析专家）lxml解析器（比默认解析器快3倍！）tqdm库（进度条装逼必备）安装命令（复制粘贴就行）：bashpip install requests beautifulsoup4 lxml tqdm
1.2 重要声明（必看！！！）仅用于学习交流遵守网站的robots.txt协议控制请求频率（别把人家服务器搞崩了）禁止商用或侵犯他人隐私二、实战：批量下载Unsplash壁纸2.1 目标网站分析我们以Unsplash（免版权图片网站）为例，打开开发者工具（F12）可以看到：
关键发现：- 图片实际地址藏在标签的srcset属性- 每页包含约20张图片- 分页参数是?page=数字
2.2 代码分步解析步骤1：伪装浏览器请求头pythonheaders = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://unsplash.com/"}
步骤2：自动解析图片地址pythondef parse_images(html): soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') img_tags = soup.select('figure[itemprop="image"] img') return [img['srcset'].split()[0] for img in img_tags]
步骤3：智能文件名生成pythondef generate_filename(url): # 提取图片哈希值作为文件名 return url.split('/')[-1].split('?')[0] + '.jpg'
步骤4：自动分页爬取```pythonfor page in range(1, 6): # 自动爬取前5页 url = f"https://unsplash.com/napi/collections/1065386/photos?page={page}" response = requests.get(url, headers=headers) data = response.json()
```
2.3 完整代码（可直接运行）```pythonimport osimport requestsfrom bs4 import BeautifulSoupfrom tqdm import tqdm
def download_images(keyword, pages=3, save_dir='images'): os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
```
三、高级技巧：突破反爬机制3.1 随机延时大法```pythonimport randomimport time
在请求之间随机等待1-3秒time.sleep(random.uniform(1, 3))```
3.2 IP代理池配置```pythonproxies = { 'http': 'http://10.10.1.10:3128', 'https': 'http://10.10.1.10:1080',}
response = requests.get(url, proxies=proxies)```
3.3 自动切换User-Agent```pythonuser_agents = [ "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)...", "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)..."]
headers['User-Agent'] = random.choice(user_agents)```
四、数据可视化：你的战果展示4.1 图片信息统计```pythonimport matplotlib.pyplot as plt
sizes = [os.path.getsize(f) / 1024 for f in os.listdir('images')]plt.hist(sizes, bins=20, edgecolor='black')plt.title('图片大小分布')plt.xlabel('KB')plt.ylabel('数量')plt.show()```
4.2 自动生成图片墙```pythonfrom PIL import Imageimport numpy as np
images = [Image.open(f) for f in os.listdir('images')[:9]]contact_sheet = np.vstack(( np.hstack(images[:3]), np.hstack(images[3:6]), np.hstack(images[6:9])))contact_sheet.show()```
五、常见问题QAQ：为什么我下载的图片都是0KB？A：检查是否有反爬机制，尝试添加headers或使用代理
Q：下载速度太慢怎么办？A：试试多线程下载（但注意控制并发数！）
Q：网站改版后代码不能用了？A：及时更新CSS选择器和API接口地址
六、法律风险提示（超级重要！！！）避开需要登录的网站不下载明确声明版权的图片单次抓取不超过1000张商业用途必须获得授权最好选择CC0协议的图片网站结语：你的下一步行动现在你已经掌握了图片爬虫的基本技能，可以尝试这些扩展练习：1. 抓取动态加载的图片（用Selenium）2. 自动识别验证码（慎用！）3. 搭建定时爬虫任务4. 开发图片自动分类系统
记住：技术是把双刃剑，使用请遵守法律法规！如果本文对你有帮助，欢迎分享给更多小伙伴~（但别传播到灰色产业群哦）