python妹子图简单爬虫实例

针对这个题目，我们可以按照如下步骤来实现一个Python的简单爬虫：

1. 寻找目标网站: 首先需要确定目标网站，比如我们要收集一些漂亮的妹子图片，我们可以选择网站 http://www.mmjpg.com/。

2. 分析目标网站：需要分析目标网站的网页结构和页面信息，确定数据获取的方式。

3. 模拟请求：由于获取数据需要向目标网站发送请求，需要使用Python模拟请求。

4. 解析数据：获取到目标网站返回的数据后，需要从数据中找到需要的信息，进行数据处理和提取。

5. 保存数据：将获取到的数据保存在本地，作为爬虫数据的结果。

具体实现过程如下：

1. 寻找目标网站：

我们要收集一些漂亮的妹子图片，我们可以选择网站 http://www.mmjpg.com/。

1. 分析目标网站

通过查看目标网站，可以发现它是一个典型的分页网站，而每一页上都有20张妹子图片，我们可以通过观察网页源代码，发现每个妹子图片的URL都包含在img标签的src属性中。

1. 模拟请求

通过Python模拟请求获取网页数据，并解析出页面中每个妹子图片的URL。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.mmjpg.com/mm/1"
res = requests.get(url)
res.encoding = "utf-8"
soup = BeautifulSoup(res.text)

img_url = soup.find("div", {"class": "content"}).find("img")["src"]

1. 解析数据

在模拟请求之后，我们需要通过正则表达式等方式，找到页面中每个妹子图片的URL，从而进行数据处理和提取。我们也可以使用Beautifulsoup库来进行数据的解析处理，比如如下代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.mmjpg.com/mm/1"
res = requests.get(url)
res.encoding = "utf-8"
soup = BeautifulSoup(res.text)

all_img_url = []
for img_item in soup.find("div", {"class": "content"}).find_all("img"):
    all_img_url.append(img_item["src"])

1. 保存数据

获取到每个妹子图片的URL后，我们可以将这些URL保存在本地，作为爬虫数据的结果。

import requests
import os

url = "http://www.mmjpg.com/mm/1"
res = requests.get(url)
res.encoding = "utf-8"
soup = BeautifulSoup(res.text)

folder = "images"
if not os.path.exists(folder):
    os.makedirs(folder)

all_img_url = []
for img_item in soup.find("div", {"class": "content"}).find_all("img"):
    all_img_url.append(img_item["src"])

for img_url in all_img_url:
    img_res = requests.get(img_url)
    img_name = os.path.join(folder, img_url.split("/")[-1])
    with open(img_name, "wb") as f:
        f.write(img_res.content)

以上就是Python妹子图爬虫的简单实现过程，具体用途和实现细节大家可以结合代码和实战理解。