环境准备：

按照上篇安装requests-html的步骤安装requests库

通过html请求

实例内容：
从网页图片中爬图片的链接并下载
实例背景：
从百度图片(https://image.baidu.com)中下载自己想要类型的图片，张数，尺寸。

导入requests和json库

import requests
import json

-获取得到图片信息的请求链接：
打开网页(https://image.baidu.com)搜索“壁纸”

任意位置右键检查
网络
点击HTML和XHR（我们要到ajax请求的json数据，里面包含图片信息）
鼠标下滑图片页面会出现获取图片的请求，点击发现有一个GET请求返回了一大堆json数据，这些数据包含有30张图片的信息，如下图所示：
点击一条复制GET中的链接

Python网络爬虫快速上手2（解析json数据，超详细）！

分析链接：
链接返回的内容

'''

缩减后的链接：
https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&width=&height=&word=王者荣耀&pn=30
tn=resultjson_com 固定
ipn=rj 固定的
width= 图片宽度（为空获取全部宽度的图片）
height= 同上
word= 要搜索图片类型的关键字
pn= 假如把服务器上的所有符合要求的图片都放在一个数组里，那pn相当于一个下标，从pn开始获取往后30图片信息
 
 width,height,pn删了不影响网页，但是保留话会好点，（灵活分析，不好说）

复制网页的全部内容，浏览器搜索json在线解析，粘贴格式化，继续分析。。。

Python网络爬虫快速上手2（解析json数据，超详细）！

分析完下一步就要用到啦！！！

获取（n张）图片链接

      for i in range(30):
       imgUrl = jsonData['data'][i]['thumbURL']
       imgList.append(imgUrl)
       if len(imgList) >= num:
           break

每次请求得30张图片所以循环30次，超过30张会在次请求（所以到这里要再外层加多一个循环）
下一句是爬图片了，刚刚分析了列表data第i张图片信息下的thubURL就是图片链接。
在爬图片之前我们要把请求headers伪装成浏览器的请求

headers = {
    "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0"
}

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def GetImgUrl(title,num,width='',height=''):
    global headers
    imgList = list()
    index = 0
    while True:
        url = "https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&width=" + str(width) + \
              "&height=" + str(height) + "&word=" + title + "&pn=" + str(index)
        data = requests.get(url, headers=headers)
        jsonData = json.loads(data.content.decode('utf-8'))
        for i in range(30):
            imgUrl = jsonData['data'][i]['thumbURL']
            imgList.append(imgUrl)
            if len(imgList) >= num:
                break
        if len(imgList) >= num:
            break
        index = index + 30
    return imgList

然后按照思路代码补到合适的位置上：

伪装好headers，用get请求url(网页)
加载json数据，用utf-8编码
写循环获得图片链接，imgURL得到一张图片的链接，把它放到（append方法）链表里（imgList）,所以在上面创建一个链表来存放
链表长度等于我们要的图片个数就退出循环（少于30张的时候），大于30张要再次请求，所以外面要加一个whlie循环
下载功能单独封装成一个方法，global headers表示可以引用headers这个全局变量。

得到图片链接就可以下载了

def DownloadImg(urlList):
    index=0
    for i in urlList:
        with open(str(index)+i[-4:],'wb') as img:
            print(str(index)+i[-4:])
            f=requests.get(i,headers=headers)
            img.write(f.content)
            img.close()
        index=index+1

自定义一个下载的方法
遍历图片链接
打开文件，图片名字index+每条链接的后面4位，as（别名）
输出
请求下一条链接
写入img中（图片就下载了）
记得关闭文件
index不变的话文件名就会相同就会被盖，这样只能的最后一张图片，index++就不会被覆盖啦！！！
用到的库要记得加上

import requests
import json
12

最后就是调用了

if __name__ == "__main__":
    urlList=GetImgUrl("小清新",88)
    DownloadImg(urlList)

1234

完整代码

'''

缩减后的链接：
https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&width=&height=&word=王者荣耀&pn=60
tn=resultjson_com 固定
ipn=rj 固定的
width= 图片宽度（为空获取全部宽度的图片）
height= 同上
word= 要搜索图片类型的关键字
pn= 假如把服务器上的所有符合要求的图片都放在一个数组里，那pn相当于一个下标，从pn开始获取往后30图片信息

'''

import requests
import json

headers = {
   "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0"
}

def DownloadImg(urlList):
   index=0
   for i in urlList:
       with open(str(index)+i[-4:],'wb') as img:
           print(str(index)+i[-4:])
           f=requests.get(i,headers=headers)
           img.write(f.content)
           img.close()
       index=index+1


def GetImgUrl(title,num,width='',height=''):
   global headers
   imgList = list()
   index = 0
   while True:
       url = "https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&ipn=rj&width=" + str(width) + \
             "&height=" + str(height) + "&word=" + title + "&pn=" + str(index)
       data = requests.get(url, headers=headers)
       jsonData = json.loads(data.content.decode('utf-8'))
       for i in range(30):
           imgUrl = jsonData['data'][i]['thumbURL']
           imgList.append(imgUrl)
           if len(imgList) >= num:
               break
       if len(imgList) >= num:
           break
       index = index + 30
   return imgList

if __name__ == "__main__":
   urlList=GetImgUrl("小清新",88)
   DownloadImg(urlList)

完整项目代码获取点这里

Python网络爬虫快速上手2（解析json数据，超详细）！

环境准备：

通过html请求

完整代码

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