京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
来源:【公众号】
Python技术
知乎上有许多关于颜值、身材的话题,有些话题的回复数甚至高达几百上千,拥有成千上万的关注者与被浏览数。如果我们在摸鱼的时候欣赏这些话题将花费大量的时间,可以用 Python 制作一个下载知乎回答图片的小脚本,将图片下载到本地。
首先打开 F12 控制台面板,看到照片的 URL 都是 https://pic4.zhimg.com/80/xxxx.jpg?source=xxx 这种格式的。
滚动知乎页面向下翻页,找到一个带 limit,offset 参数的 URL 请求。
检查 Response 面板中的内容是否包含了图片的 URL 地址,其中图片地址 URL 存在 data-original 属性中。
从上图可以看出图片的地址存放在 content 属性下的 data-original 属性中。
下面代码将获取图片的地址,并写入文件。
import re import requests import os import urllib.request import ssl from urllib.parse import urlsplit from os.path import basename import json
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
headers = {
'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36",
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate' } def get_image_url(qid, title): answers_url = 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/'+str(qid)+'/answers?include=data%5B*%5D.is_normal%2Cadmin_closed_comment%2Creward_info%2Cis_collapsed%2Cannotation_action%2Cannotation_detail%2Ccollapse_reason%2Cis_sticky%2Ccollapsed_by%2Csuggest_edit%2Ccomment_count%2Ccan_comment%2Ccontent%2Ceditable_content%2Cattachment%2Cvoteup_count%2Creshipment_settings%2Ccomment_permission%2Ccreated_time%2Cupdated_time%2Creview_info%2Crelevant_info%2Cquestion%2Cexcerpt%2Cis_labeled%2Cpaid_info%2Cpaid_info_content%2Crelationship.is_authorized%2Cis_author%2Cvoting%2Cis_thanked%2Cis_nothelp%2Cis_recognized%3Bdata%5B*%5D.mark_infos%5B*%5D.url%3Bdata%5B*%5D.author.follower_count%2Cbadge%5B*%5D.topics%3Bdata%5B*%5D.settings.table_of_content.enabled&offset={}&limit=10&sort_by=default&platform=desktop' offset = 0 session = requests.Session()
while True:
page = session.get(answers_url.format(offset), headers = headers)
json_text = json.loads(page.text)
answers = json_text['data']
offset += 10 if not answers:
print('获取图片地址完成')
return pic_re = re.compile('data-original="(.*?)"', re.S)
for answer in answers:
tmp_list = []
pic_urls = re.findall(pic_re, answer['content'])
for item in pic_urls:
# 去掉转移字符 pic_url = item.replace("", "")
pic_url = pic_url.split('?')[0]
# 去重复 if pic_url not in tmp_list:
tmp_list.append(pic_url)
for pic_url in tmp_list:
if pic_url.endswith('r.jpg'):
print(pic_url)
write_file(title, pic_url) def write_file(title, pic_url): file_name = title + '.txt' f = open(file_name, 'a')
f.write(pic_url + 'n')
f.close()
示例结果:
下面代码将读取文件中的图片地址并下载。
def read_file(title):
file_name = title + '.txt' pic_urls = []
# 判断文件是否存在
if not os.path.exists(file_name):
return pic_urls
with open(file_name, 'r') as f:
for line in f:
url = line.replace("n", "")
if url not in pic_urls:
pic_urls.append(url)
print("文件中共有{}个不重复的 URL".format(len(pic_urls)))
return pic_urls
def download_pic(pic_urls, title):
# 创建文件夹
if not os.path.exists(title):
os.makedirs(title)
error_pic_urls = []
success_pic_num = 0 repeat_pic_num = 0 index = 1 for url in pic_urls:
file_name = os.sep.join((title,basename(urlsplit(url)[2])))
if os.path.exists(file_name):
print("图片{}已存在".format(file_name))
index += 1 repeat_pic_num += 1 continue
try:
urllib.request.urlretrieve(url, file_name)
success_pic_num += 1 index += 1 print("下载{}完成!({}/{})".format(file_name, index, len(pic_urls)))
except:
print("下载{}失败!({}/{})".format(file_name, index, len(pic_urls)))
error_pic_urls.append(url)
index += 1 continue
print("图片全部下载完毕!(成功:{}/重复:{}/失败:{})".format(success_pic_num, repeat_pic_num, len(error_pic_urls)))
if len(error_pic_urls) > 0:
print('下面打印失败的图片地址')
for error_url in error_pic_urls:
print(error_url)
结语
今天的文章用 Python 爬虫制作了一个小脚本,如果小伙伴们觉得文章有趣且有用,点个 转发 支持一下吧!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27