Python爬取百度图片，教你动态数据抓包

前言

对于刚入门爬虫的小白来说，对于动态加载网页很是头疼，动态加载是各大网站最基础的一种反扒手段，今天就以百度图片爬取为例，带大家感受一下动态爬虫的关键所在，也就是Ajax请求抓包分析，本文仅供参考学习使用！

以下文章来源于Python代码大全，作者 Python代码狂人

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1.抓取目标：

百度NBA图片

2.抓取结果

3.详细步骤分析

（1）对于分析是不是动态加载关键所在就是当滚动鼠标滑轮的时候，观察XHR里面的包有没有变化，如果说这里面包的数量有所更新，该页面就极有可能是动态请求，经分析的百度图片为动态加载。

（2）找到动态加载包之后，我们分析该包的请求，其难点就是对查询参数的分析，在这里我建议大家至少找两组关键字进行对比，找出不同包的关键字区别，看出其变化规律（那棵树偷偷提醒一下大家，去寻找一个名为pn的查询参数）整个的动态其实都是他一人在操控。找到包之后进行request请求，在进行数据解析提取出图片url就OK了。（对于图片一定要写入二进制哦！）

4.完整源代码

本次抓取需要用的工具包requests和json

import requests as rq
import json
import time
import os
count = 1

def crawl(page):
    global count
    if not os.path.exists('E://桌面/NBA'):
        os.mkdir('E://桌面/NBA')
    url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?'
    header = {
        # 'Referer': 'https://image.baidu.com/search/index?ct=201326592&cl=2&st=-1&lm=-1&nc=1&ie=utf-8&tn=baiduimage&ipn=r&rps=1&pv=&fm=rs4&word',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36'
    }
    param = {
    "tn": "resultjson_com",
    "logid": "11007362803069082764",
    "ipn": "rj",
    "ct": "201326592",
    "is": "",
    "fp": "result",
    "queryWord": "NBA",
    "cl": "2",
    "lm": "-1",
    "ie": "utf-8",
    "oe": "utf-8",
    "adpicid": "",
    "st": "-1",
    "z": "",
    "ic": "",
    "hd": "",
    "latest": "",
    "copyright": "",
    "word": "NBA",
    "s": "",
    "se": "",
    "tab": "",
    "width": "",
    "height": "",
    "face": "0",
    "istype": "2",
    "qc": "",
    "nc": "1",
    "fr": "",
    "expermode": "",
    "force": "",
    "pn": page,
    "rn": "30",
    "gsm": "1e",
    "1615565977798": "",
    }
    response = rq.get(url, headers=header, params=param)
    result = response.text
    # print(response.status_code)
    j = json.loads(result)
    # print(j)
    img_list = []
    for i in j['data']:
        if 'thumbURL' in i:
            # print(i['thumbURL'])
            img_list.append(i['thumbURL'])
    # print(len(img_list))

    for n in img_list:
        r = rq.get(n, headers=header)
        with open(f'E://桌面/NBA/{count}.jpg', 'wb') as f:
            f.write(r.content)
        count += 1


if __name__ == '__main__':
    for i in range(30, 601, 30):
        t1 = time.time()
        crawl(i)
        t2 = time.time()
        t = t2 - t1
        print('page {0} is over!!!  耗时{1:.2f}秒！'.format(i//30, t))