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本文实例讲述了Python使用爬虫爬取静态网页图片的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

爬虫理论基础

其实爬虫没有大家想象的那么复杂，有时候也就是几行代码的事儿，千万不要把自己吓倒了。这篇就清晰地讲解一下利用Python爬虫的理论基础。

首先说明爬虫分为三个步骤，也就需要用到三个工具。

① 利用网页下载器将网页的源码等资源下载。
② 利用URL管理器管理下载下来的URL
③ 利用网页解析器解析需要的URL，进而进行匹配。

网页下载器

网页下载器常用的有两个。一个是Python自带的urllib2模块；另一个是第三方控件requests。选用哪个其实差异不大，下一篇将会进行实践操作举例。

URL管理器

url管理器有三大类。

① 内存：以set形式存储在内存中
② 存储在关系型数据库mysql等
③ 缓存数据库redis中

网页解析器

网页解析器一共有四类：

1.正则表达式，不过对于太复杂的匹配就会有些难度，属于模糊匹配。
2.html.parser，这是python自带的解析工具。
3.Beautiful Soup，一种第三方控件，顾名思义，美味的汤，用起来确实很方便，很强大。
4.lxml（apt.xml），第三方控件。

以上的这些全部属于结构化解析（DOM树）

什么式结构化解析（DOM）？

Document Object Model(DOM)是一种树的形式。

Beautiful Soup的语法

html网页—>创建BeautifulSoup对象—>搜索节点 find_all（）/find（）—>访问节点，名称，属性，文字等……

Beautiful Soup官方文档

实现代码

说过了理论基础，那么现在就来实践一个，要爬取一个静态网页的所有图片。

这里使用的网页下载器是python自带的urllib2，然后利用正则表达式匹配，输出结果。

以下为源码：

//引入小需要用到的模块
import urllib2
import re
def main():
  //利用urllib2的urlopen方法，下载当前url的网页内容
  req = urllib2.urlopen('http://www.imooc.com/course/list')
  //将网页内容存储到buf变量中
  buf = req.read()
  //将buf中的所有内容与需要匹配的url进行比对。这里的正则表达式是根据静态网页的源码得出的，查看静态网页源码开启开发者模式，按F12即可。然后确定图片块，查看对应源码内容，找出规律，编写正则表达式。
  listurl = re.findall(r'src=.+\.jpg',buf)
  i = 0
  //将结果循环写入文件
  for url in listurl:
    f = open(str(i)+'.jpg','w')
    req = urllib2.urlopen(url[5:])
    buf1 = req.read()
    f.write(buf1)
    i+=1
if __name__ == '__main__':
  main()

至此一个静态网页的图片爬虫就完成了，下面来看下效果。

这是静态网页：