
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08