Python网络爬虫(图片懒加载技术)

一、图片懒加载技术

  • 图片懒加载概念:

    • 图片懒加载是一种网页优化技术。图片作为一种网络资源,在被请求时也与普通静态资源一样,将占用网络资源,而一次性将整个页面的所有图片加载完,将大大增加页面的首屏加载时间。为了解决这种问题,通过前后端配合,使图片仅在浏览器当前视窗内出现时才加载该图片,达到减少首屏图片请求数的技术就被称为“图片懒加载”。

  • 网站一般如何实现图片懒加载技术呢?

    • 在网页源码中,在img标签中首先会使用一个“伪属性”(通常使用src2,original......)去存放真正的图片链接而并非是直接存放在src属性中。当图片出现到页面的可视化区域中,会动态将伪属性替换成src属性,完成图片的加载。

  • 站长素材案例分析:通过细致观察页面的结构后发现,网页中图片的链接是存储在了src2这个伪属性中

  示例分析:正常xpath定位图片的src属性:这里采用的就是图片懒加载技术!!!

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
from lxml import etree

if __name__ == "__main__":
     url = 'http://sc.chinaz.com/tupian/gudianmeinvtupian.html'
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
     }
     #获取页面文本数据
     response = requests.get(url=url,headers=headers)
     response.encoding = 'utf-8'
     page_text = response.text
     #解析页面数据(获取页面中的图片链接)
     #创建etree对象
     tree = etree.HTML(page_text)
     div_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div')
     #解析获取图片地址和图片的名称
     for div in div_list:
         image_url = div.xpath('.//img/@src')
         image_name = div.xpath('.//img/@alt')
         print(image_url) #打印图片链接
         print(image_name)#打印图片名称

  示例:通过解析实际标签属性src2为图片链接位置:获取图片url

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
from lxml import etree

if __name__ == "__main__":
     url = 'http://sc.chinaz.com/tupian/gudianmeinvtupian.html'
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.100 Safari/537.36',
     }
#获取页面文本数据 response = requests.get(url=url,headers=headers) response.encoding = 'utf-8' page_text = response.text #解析页面数据(获取页面中的图片链接) #创建etree对象 tree = etree.HTML(page_text) div_list = tree.xpath('//div[@id="container"]/div')
#解析获取图片地址和图片的名称 for div in div_list: image_url = div.xpath('.//img/@src2') #src2伪属性 image_name = div.xpath('.//img/@alt') print(image_url) #打印图片链接 print(image_name)#打印图片名称

 

posted @ 2019-08-07 14:45  Amorphous  阅读(473)  评论(0编辑  收藏  举报