所需要导入的包：
BeautifulSoup:
该模块用于接收一个HTML或XML字符串，然后将其进行格式化，之后遍可以使用他提供的方法进行快速查找指定元素，
从而使得在HTML或XML中查找指定元素变得简单。
这里是用来获取一个页面里面的各个标签及里面的内容，我们主要用到它里面的find(),find_All()函数
requests:
是用来获取网页信息的，也就是说，我们给它一个url，它能把这个url对应的页面信息全部反馈给我们，这时候我们在用beautifulSoup里的函数对他们进行处理
lxml :
是一个解析器，python里有专门的解析器，html.parser,但是lxml的解析速度优于html_parser，所以建议使用lxml
re :
正则表达式函数
os :
系统函数
find()函数如下：
find(name,attrs,recursive,text,**wargs)
这些参数相当于过滤器一样可以进行筛选处理。
不同的参数过滤可以应用到以下情况：
查找标签，基于name参数
查找文本，基于text参数
基于正则表达式的查找
查找标签的属性，基于attrs参数
基于函数的查找
通过标签查找
我们可以传递任何标签的名字来查找到它第一次出现的地方。找到后,find函数返回一个BeautifulSoup的标签对象。
1 # -*- coding:utf-8 2 import re 3 import requests 4 from urllib import error 5 from bs4 import BeautifulSoup 6 import os 7 8 num = 0 9 numPicture = 0 10 file = '' 11 List = [] 12 13 #检测图片数量函数 14 def Find(url): 15 global List #设置为全局变量 16 print('正在检测图片总数，请稍等.....') 17 t = 0 #objURL 分页数初始值 18 i = 1 19 s = 0 20 while t < 1000: 21 Url = url + str(t) # url地址加上分页数 22 try: 23 Result = requests.get(Url, timeout=7) #获取到url.timeout时间为7秒.如果获取不到7秒后退出 24 except BaseException: 25 t = t + 60 #源代码分页数为60 26 continue 27 else: 28 result = Result.text #以encoding解析返回内容。字符串方式的响应体，会自动根据响应头部的字符编码进行解码。 29 pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",', result, re.S) # 先利用正则表达式找到图片url 30 s += len(pic_url) #根据正则表达式循环取出图片.(根据图片的数量长度来取,其实就是统计图片的个数) 31 if len(pic_url) == 0: #长度为0说明没有符合条件的图片了退出 32 break 33 else: 34 List.append(pic_url) #将取出的图片存入到list中去 35 t = t + 60 36 return s 37 38 #推荐函数（推荐函数，主要是根据你键入的文本，在百度图片里找到相似的内容，返回给用户，类似于百度搜索的最下面） 39 def recommend(url): 40 Re = [] 41 try: 42 html = requests.get(url) #获取url 43 except error.HTTPError as e: 44 return 45 else: 46 html.encoding = 'utf-8' #html解码格式为utf-8 47 bsObj = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser') #html.text 根据encoding定义的code返回内容. html.parser 是解析器 48 div = bsObj.find('div', id='topRS') # 通过find()函数获取标签<div id="topRS"> 49 if div is not None: 50 listA = div.findAll('a') #获取子标签 find_All（）返回的是一个list find()直接返回结果 51 for i in listA: 52 if i is not None: 53 Re.append(i.get_text()) 54 return Re 55 56 #下载图片函数 57 def dowmloadPicture(html, keyword): 58 global num 59 # t =0 60 pic_url = re.findall('"objURL":"(.*?)",', html, re.S) # 先利用正则表达式找到图片url 61 print('找到关键词:' + keyword + '的图片，即将开始下载图片...') 62 for each in pic_url: 63 print('正在下载第' + str(num + 1) + '张图片，图片地址:' + str(each)) 64 try: 65 if each is not None: 66 pic = requests.get(each, timeout=7) 67 else: 68 continue 69 except BaseException: 70 print('错误，当前图片无法下载') 71 continue 72 else: 73 string = file + r'\' + keyword + '_' + str(num) + '.jpg' 74 fp = open(string, 'wb') 75 fp.write(pic.content) 76 #text 返回的是unicode 型的数据，一般是在网页的header中定义的编码形式。 77 # content返回的是bytes，二级制型的数据。也就是说你如果想要提取文本就用text.但是如果你想要提取图片、文件，就要用到content 78 fp.close() 79 num += 1 80 if num >= numPicture: 81 return 82 83 84 if __name__ == '__main__': # 主函数入口 85 word = input("请输入搜索关键词(可以是人名，地名等): ") 86 # add = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=%E5%BC%A0%E5%A4%A9%E7%88%B1&pn=120' 87 url = 'http://image.baidu.com/search/flip?tn=baiduimage&ie=utf-8&word=' + word + '&pn=' 88 tot = Find(url) 89 Recommend = recommend(url) # 记录相关推荐 90 print('经过检测%s类图片共有%d张' % (word, tot)) 91 numPicture = int(input('请输入想要下载的图片数量 ')) 92 file = input('请建立一个存储图片的文件夹，输入文件夹名称即可') 93 y = os.path.exists(file) 94 if y == 1: 95 print('该文件已存在，请重新输入') 96 file = input('请建立一个存储图片的文件夹，)输入文件夹名称即可') 97 os.mkdir(file) 98 else: 99 os.mkdir(file) 100 t = 0 101 tmp = url 102 while t < numPicture: 103 try: 104 url = tmp + str(t) 105 result = requests.get(url, timeout=10) 106 print(url) 107 except error.HTTPError as e: 108 print('网络错误，请调整网络后重试') 109 t = t + 60 110 else: 111 dowmloadPicture(result.text, word) 112 t = t + 60 113 114 print('当前搜索结束，感谢使用') 115 print('猜你喜欢') 116 for re in Recommend: 117 print(re, end=' ')