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首先安装
我是用的pycharm所以另外的脚本安装我这就不介绍了。
如上图打开默认设置选择Project Interprecter，双击pip或者点击加号，搜索要安装的第三方库。其中如果建立的项目多记得Project Interprecter要选择正确的安装位置不然无法导入。
Requests库
requests库的官方定义：Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。其实他就是请求网络获取网页数据的。
重庆分公司
重庆分公司
import requests
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
res=requests.get('http://sh.58.com/zufang/',headers=header)
try:
print(res.text);
except ConnectionError:
print('访问被拒绝！！！')结果如下：
其中Request Headers的参数如下：
headers的一些属性：
Accept:指定客户端能够接收的内容类型，内容类型的先后次序表示客户端接收的先后次序
Accept-Lanuage:指定HTTP客户端浏览器用来展示返回信息优先选择的语言
Accept-Encoding指定客户端浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型。表示允许服务器在将输出内容发送到客户端以前进行压缩，以节约带宽。而这里设置的就是客户端浏览器所能够支持的返回压缩格式。
Accept-Charset:HTTP客户端浏览器可以接受的字符编码集
User-Agent : 有些服务器或 Proxy 会通过该值来判断是否是浏览器发出的请求
Content-Type : 在使用 REST 接口时，服务器会检查该值，用来确定 HTTP Body 中的内容该怎样解析。
application/xml ： 在 XML RPC，如 RESTful/SOAP 调用时使用
application/json ： 在 JSON RPC 调用时使用
application/x-www-form-urlencoded ： 浏览器提交 Web 表单时使用
在使用服务器提供的 RESTful 或 SOAP 服务时， Content-Type 设置错误会导致服务器拒绝服务
BeautifulSoup库
BeautifulSoup可以轻松的解析Requests库请求的页面，并把页面源代码解析为Soup文档，一边过滤提取数据。这是bs4.2的文档。
Beautiful Soup支持Python标准库中的HTML解析器,还支持一些第三方的解析器，如果我们不安装它，则 Python 会使用 Python默认的解析器，其中lxml 据说是相对而言比较强大的我下面的暗示是python 标准库的。
选择器select
import requests
import urllib.request
import os
import time
from bs4 import BeautifulSoup
header={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'}
url=['http://sh.58.com/zufang/pn{}/?ClickID=2'.format(number) for number in range(6,51)]#分页抓取
adminCout=6
for arurl in url:
adminCout=adminCout+1
res=requests.get(arurl,headers=header)
soup=BeautifulSoup(res.text,'html.parser')
arryImg=soup.select('.img_list img')
print(arryImg)
count = 0;
for img in arryImg:
print(img['lazy_src'])
_url = img['lazy_src']
pathName = "E:\\2333\\" + str(adminCout)+"_"+str(count) + ".jpg" # 设置路径和文件名
result = urllib.request.urlopen(_url) # 打开链接，和python2.x不同请注意了
data = result.read() # 否则开始下载到本地
with open(pathName, "wb") as code:
code.write(data)
code.close()
count = count + 1 # 计数+1
print("正在下载第：", count)
time.sleep(30)上述内容就是如何用Python爬取某站租房图片，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
