图像是现代世界网络材料的重要组成部分。 它们有助于讲述故事、唤起感情和吸引读者的兴趣。 如果您是开发人员、营销人员、内容创建者或任何经常需要视觉数据的人，您可能需要在线下载多张照片。

值得庆幸的是，Python 带有强大的模块，可以使这项任务变得简单。 在这篇博文中，我们将探讨使用 Python 下载图像的最佳 Python 方法。 Python 已经 30 多年了，它已经实现了 22% 每年的增长。

我们将回顾从网站下载照片到您的计算机的基本原理，以及更复杂的策略，如多线程和调整大小。 阅读完本文后，您将彻底了解如何使用 Python 自动执行图像下载工作。

设置您的环境以使用 Python 下载图像

要从 Internet 下载网页图像，您需要设置您的环境。 以下是一些一般准则：

  1. 下载兼容的 Python 版本

Python的最新可以到官网下载安装。 选择与您的操作系统兼容的版本。

  1. 安装所需软件

Python 中提供了几个用于获取图像的库。 Requests、BeautifulSoup、urllib 和 urllib2 是经常使用的包。 Pip 是一个 Python 包管理器，可用于安装这些项目。 要安装软件包，请打开命令提示符并执行 pip install。

  1. 虚拟化您的环境

虚拟化您的环境是将项目和系统的依赖关系分开的好方法。 打开命令提示符，执行python -m venv env-name>建立虚拟环境。 下载 虚拟环境 图书馆。

pip install venv

现在，您需要使用以下命令在工作目录的路径中创建一个新环境：

python -m venv /path/to/new/virtual/environment_name

现在您已经创建了环境，您需要通过简单地激活它来进入它。

如果您使用的是 Ubuntu 或 Mac，请尝试以下操作：

source <venv_name>/bin/activate

如果您使用的是 Windows，请尝试以下操作：

C:\> <venv_name>\Scripts\activate

由于现在已经设置了虚拟环境，您只需要下载开始所需的库即可。 根据需要安装库并运行此命令将所有这些库保存在一个文件中，这样您下次就不必手动安装它们了：

pip freeze > requirements.txt

您的环境的目的是使事情安全可靠，免受运行项目不需要的库的外部干扰。 配置环境后，即可开始 Python 图像下载过程。

下次运行时

pip install -r requirements.txt

使用 Python 下载图像

使用 Python 从网站检索图像。 这是一个例子

代码：

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止 网址库2 进口 打开网址
止 网址库 进口 报价加号

网址 = 报价加号（'https://apple.com')
用户代理 = quote_plus('Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_5) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/11.1.1 Safari/605.1.15')

处理程序 = urlopen('https://api.crawlbase.com/screenshots?token=YOUR_TOKEN&user_agent=' + 用户代理 + '&url=' + 网址）

打印 处理程序.read()

这就是代码输出的样子。

使用 Python 为 Apple 网站下载图像

您可以通过设置目录和文件路径，在您的电脑上快速管理和整理下载的图片。

高级图像下载技巧和技巧

以下是有关如何下载图像的一些高级技术：

  1. 多线程： 您可以利用多线程来加快下载许多图像的过程。 您可以使用多线程一次下载大量图像。
  2. 调整照片大小： 在使用之前将下载的图像调整为指定大小。 要调整照片大小，您可以使用 Pillow 或 OpenCV 等 Python 工具。
  3. 图像过滤： 如果您从多个来源提取图像，您可以根据文件类型、分辨率或颜色对它们进行排序。 使用 OpenCV 或 scikit-image 等计算机视觉库根据内容过滤图像，使用 imghdr 或 Pillow 等 Python 库根据文件格式过滤照片。
  4. 错误处理： 下载大量照片时，需要合理处理问题。 您可以利用 Python 的 try-except 块来处理异常，例如 HTTP 问题、文件 I/O 问题和网络错误。 日志库可以记录调试和记录错误的信息。
  5. 使用网络爬虫： 您可以使用 Python 的网络爬虫，如 Scrapy 或 Beautiful Soup，从大量在线页面获取图像，但这需要大量错误处理和构建大量流程以及管理基础设施才能完成所有这些工作. 使用网络爬虫，您可以自动浏览大量页面并仅使用 URL 获取图片。 A 网络爬虫 还可以根据特定标准过滤照片并使用多线程同时下载它们。
  6. 验证重复： 查找重复项以防止浪费存储空间和带宽。 hashlib 或 imghdr 等 Python 工具可以根据文件类型或内容搜索重复文件。

Python 图片下载最佳实践

在使用 Python 或网络爬虫下载图像时遵守最佳实践以确保过程快速、可靠且合乎道德，这一点至关重要。 以下是一些需要记住的建议：

  1. 尊重网站政策： 下载任何照片之前，请阅读服务条款和版权指南。 虽然某些网站可能明确禁止自动下载或抓取其内容，但其他网站可能会在将其用于商业用途之前要求信用或许可。
  2. 使用缓存和速率限制技术： 限制每秒的请求数，避免重复请求相同的内容，以免网站服务器超载并被列入黑名单。 要实现缓存和速率限制，您可以使用 Python 库，如 requests-cache 和 rate-limit。
  3. 处理异常和错误： 下载照片时，准备好处理异常和错误，包括 HTTP、连接超时和文件 I/O 问题。 要处理异常，请使用 try-except 块、记录错误和调试信息。
  4. 优化图像质量和尺寸： 要减小文件大小并加快页面加载速度，请考虑在下载照片时优化图像质量和大小。 Pillow 或 OpenCV 等 Python 库可以调整照片大小和压缩照片。
  5. 属性和引用来源： 使用从其他网站下载的图像时，请适当注明来源并注明出处。 您可以使用元数据或水印向图像添加属性信息。

我可以使用哪些库在 Python 中下载图像？

Python 具有 urllib 和 urllib2 等内置库，以及 requests、BeautifulSoup 和 Scrapy 等第三方库。 这可能是一个漫长而忙碌的过程。 简单地说，使用 Screenshots API 并在几秒钟内截取您喜欢的任何网页的屏幕截图，并将它们整理成有组织的结构，随时可以根据需要存储。

下载图片时出现异常如何处理？

使用 try-except 块来处理 HTTP、连接超时和文件 I/O 错误等异常。 Screenshots API 可让您将所有这些令人头疼的问题转嫁给在基础架构背后工作的开发人员，因此您只需担心您需要什么，而不是如何需要它。

我可以在 Python 中同时下载多个图像吗？

异步编程或多线程可用于一次下载多张照片。 您每秒可以发出大约 20 个请求，一次获取整页高分辨率屏幕截图。

下载图片时如何检查是否重复？

您可以使用 hashlib 或 imghdr 等 Python 库根据文件内容或文件类型检查重复项。

我可以使用 Python 从受密码保护的网站下载图像吗？

您可以使用 Python 内置的身份验证机制或第三方库（如 requests_ntlm 或 requests_oauthlib）进行身份验证和下载图像。 或者，您可以使用 Screenshots API 传递参数，这将适合您。

如何使用 Python 从 API 下载图像？

您可以使用 Python 的请求库发出 API 请求并从响应中下载图像。 您还可以将 API 与屏幕截图 API 一起使用，这将匿名为您获取视觉数据。

这取决于网站的服务条款和版权政策。 在截取屏幕截图或下载图像时，请务必阅读网站的政策并遵守道德和法律准则。

结论

Crawlbase的 截图 API 可以用作自动收集和分析大量视觉数据的实用工具。 无论您是构建机器学习模型、分析社交媒体趋势，还是为个人项目收集照片，Screenshots API 都提供了一个灵活高效的图像收集环境。 为此，Python 可以成为一种非常实用的语言。

我们在这篇博文中介绍了使用 Python 下载图像的基础知识，以及一些帮助您加快该过程的技巧和最佳实践。 您可以通过准备环境、识别图像来源、解决异常和错误以及利用多线程和图像优化等复杂技术来快速而自信地下载照片。

与往常一样，从网络下载图像时，必须遵守网站政策、注明出处和引用来源，并遵守道德和法律准则。 通过有效地遵循这些原则，您可以释放 Python 图像下载的强大功能，并将您的项目提升到一个新的水平。