使用Python和Proxy302代理IP高效采集Bing图片
目录
- 项目背景
- 一、项目准备
- 环境配置
- 二、爬虫设计与实现
- 爬虫设计思路
- 目标网站分析
- 数据获取流程
- 代码实现
- 1. 初始化爬虫类(BingImageSpider)
- 2. 创建存储文件夹
- 3. 获取图像链接
- 4. 下载图片
- 5. 使用Proxy302代理IP
- 6. 主运行函数
- 运行截图
- 三、总结
项目背景
本篇博客详细介绍了一个网络爬虫项目的准备和实现过程。该项目的目标是从Bing图片搜索中获取图片链接并下载图片。此类爬虫项目通常用于收集大量的图片数据,以便用于训练各种人工智能模型,特别是计算机视觉模型。计算机视觉领域的研究需要大量的图像数据来训练和测试模型,以便实现图像分类、对象检测、图像生成等功能。
一、项目准备
环境配置
在开始编写爬虫之前,确保已经完成以下环境配置:
1.Python安装: 确保已安装Python 3.x版本。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言,适合于各种编程任务,包括网络爬虫开发。
2.需要的库: Python拥有庞大的第三方库生态系统,我们将使用几个核心库来开发爬虫:
- requests: 用于发送HTTP请求和处理响应。
- os: 提供了与操作系统交互的功能,用于创建文件夹等文件操作。
- time: 提供了时间相关的功能,例如休眠程序以及计时等。
- urllib: 提供了在网络上获取数据的一些功能,主要用于URL编码。
可以使用以下命令通过pip安装这些库:
pip install requests
如果你使用的是Anaconda等集成环境,可以使用conda命令:
conda install requests
这些库将帮助我们处理HTTP请求、解析和存储数据,以及进行一些基本的系统操作。
二、爬虫设计与实现
爬虫设计思路
目标网站分析
在设计爬虫之前,分析目标网站是必不可少的。对于Bing图片搜索网站,我们进行如下分析:
- 网页结构:Bing图片搜索页面的结果通常以HTML的形式呈现,其中包含了多个图片的缩略图。每张图片的缩略图通常通过
<img>标签展示,图片的真实链接保存在src属性中。 - 动态加载:Bing的图片搜索结果可能采用了动态加载的方式。即在页面初始加载时,可能只加载部分图片,更多图片会在用户滚动页面时动态加载。Selenium可以模拟用户行为(如滚动)以加载这些动态内容。
- 请求限制:Bing图片搜索可能对请求频率或IP地址进行限制。使用代理服务器有助于分散请求负载,避免IP被封禁。
数据获取流程
构建请求URL:根据用户输入的搜索关键词构建Bing图片搜索的URL。URL的格式通常为https://www.bing.com/images/search?q={搜索词},其中{搜索词}是用户的查询内容。
发送GET请求:通过Selenium WebDriver发送GET请求,加载目标网页。由于Bing图片搜索页面可能含有动态内容,Selenium能够处理这些动态加载的内容,确保图片链接完全加载。
解析网页数据:使用Selenium解析网页源代码,提取所有图片缩略图的src属性。通常,缩略图链接可以通过CSS选择器找到,例如使用img.mimg选择器获取图片标签。
下载图片:对于每个提取到的图片链接,使用Requests库发送GET请求以获取图片数据,并将其保存到本地目录。确保在保存时处理任何可能的下载异常,如网络问题或链接无效等。
存储管理:将下载的图片保存到预先创建的目录中,目录结构可按搜索词分类,方便后续管理和使用。
代码实现
以下是代码的主要部分及其功能说明:
1. 初始化爬虫类(BingImageSpider)
在爬虫开发过程中,首先需要定义一个爬虫类以实现图片的爬取功能。我们定义了一个名为BingImageSpider的类,用于处理从Bing图片搜索页面抓取和下载图片的任务。
import requests
import os
import time
from urllib import parseclass BingImageSpider(object):def __init__(self):self.url = 'https://www.bing.com/images/search?q={}&form=HDRSC2&first=1&tsc=ImageBasicHover'self.directory = r"D:\价值一个亿\python-mini-projects\projects\bingimg\{}"self.header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3','Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9','Referer': 'https://www.bing.com'}
2. 创建存储文件夹
在图片爬取的过程中,为了组织和管理下载的图片,需要创建一个专门的存储文件夹。这个文件夹的名称通常与搜索关键词相关,以便于后续查找和管理。以下是创建存储图片文件夹的代码:
def create_directory(self, name):self.directory = self.directory.format(name)if not os.path.exists(self.directory):os.makedirs(self.directory)
3. 获取图像链接
该方法通过发送HTTP请求获取网页内容,并从Bing图片搜索结果页面获取图片的缩略图链接:
def get_image_link(self, url):list_image_link = []response = requests.get(url, headers=self.header)# 解析网页内容并提取图片链接try:json_data = response.json()for item in json_data['value']:if 'thumbnailUrl' in item:list_image_link.append(item['thumbnailUrl'])except Exception as e:print(f"Error occurred: {e}")return list_image_link
返回一个包含所有提取到的图片缩略图链接的列表,用于后续的图片下载操作。
4. 下载图片
此段代码的主要任务是下载指定的图片并将其保存到本地存储。实现这一功能需要处理网络请求、文件操作以及错误处理等多个方面。下面是该方法的实现代码:
def save_image(self, img_link, filename):try:res = requests.get(img_link, headers=self.header)with open(filename, "wb") as f:f.write(res.content)print("存储路径:" + filename)except requests.RequestException as e:print(f"Error downloading image: {e}")
- 下载图片:该方法接受两个参数:img_link 和 filename。img_link 是要下载的图片的URL链接,filename 是保存图片的本地文件路径。方法通过HTTP请求下载图片数据,并将其写入到指定的文件中。
- 文件存储:下载的图片以二进制模式(“wb”)写入到本地文件系统中,确保图片数据被正确保存。
通过这种方法,可以确保从网络上下载的图片被正确存储在本地,以便于后续的使用和管理。
5. 使用Proxy302代理IP
在网络爬虫中,频繁的请求可能会被目标网站识别为异常流量,导致IP地址被封禁。为降低此风险,可以使用Proxy302等代理IP服务。Proxy302与302.AI是同一个开发团队,302.AI是一个汇集全球顶级品牌的AI超市,按需付费,无月费,全面开放使用各种类型AI。Proxy302跟302.AI的账号余额是通用的。
首先我们来到 proxy302.com 官网注册账号,选择自己所需要的代理ip

定义一个变量 proxy,包含了你要使用的代理服务器的地址和端口号。在这个例子中,代理服务器的地址是 proxy.proxy302.com,端口号是 2222。
# 配置代理设置
proxy = "proxy.proxy302.com:2222" # 代理地址:端口
创建一个 Options 对象,这是Selenium提供的一个配置类,用于设置Chrome浏览器的各种选项。
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument(f'--proxy-server=http://{proxy}')
- 通过
add_argument方法将一个新的命令行参数添加到Chrome浏览器的启动选项中。这行代码添加了--proxy-server参数,指定了要使用的代理服务器。 http://{proxy}表示使用http协议连接到代理服务器,{proxy}是上面定义的代理地址和端口。最终,这个参数告诉Chrome浏览器所有的网络请求都要通过这个指定的代理服务器进行。

在选择代理服务时,可靠性和灵活性是至关重要的考虑因素。Proxy302凭借其全面的代理类型、多样的支持协议,以及灵活的定价模式,成为了众多用户的首选。这些优势不仅确保了高效的数据采集,还为不同场景的应用提供了极大的便利。
最全面代理类型:Proxy302提供市面上最全面的代理类型,满足各种业务需求。
- 全球240+国家和地区,6500万个住宅IP可供选择。
- Proxy302支持HTTP、SOCKS5网络协议的代理。
- Proxy302支持动态、静态代理,代理类型分为【动态按流量扣费】、【动态按IP扣费】、【静态按流量扣费】、【静态按IP扣费】,静态代理还分为住宅IP、数据中心IP。
简洁易用:用户界面简洁而不简单,易用且高效。提供浏览器扩展插件,实现一键设置代理,省去复杂配置步骤。
按需付费,无月付套餐:无需套餐捆绑购买,按需付费,充值即可使用所有类型的代理IP,无阶梯式定价。
使用代理ip 这种方式能够有效地隐藏真实IP地址,从而规避被封禁的风险。
6. 主运行函数
run函数是程序的入口点,负责控制整个爬虫的执行流程。它依次处理用户输入、构建请求URL、提取图片链接、下载图片,并进行适当的延时以防止过于频繁的请求。以下是run函数的具体代码:
def run(self):searchName = input("查询内容:")self.create_directory(searchName)search_url = self.url.format(parse.quote(searchName))image_links = self.get_image_link(search_url)for index, link in enumerate(image_links):self.save_image(link, os.path.join(self.directory, f"{index + 1}.jpg"))time.sleep(1) # 防止请求过于频繁
通过这些方法,爬虫能够高效地从Bing图片搜索中获取并下载相关图片,实现自动化的图像数据收集。
运行截图


三、总结
本文档介绍了如何通过Python实现一个简单的Bing图片爬虫,并解释了各部分代码的功能与逻辑。同时,为了规避频繁请求可能带来的IP封禁风险,我们还介绍了如何在爬虫中使用Proxy302代理IP服务。通过这个项目,大家可以轻松获取大量的图片数据,用于训练计算机视觉模型或其他用途。
相关文章:
使用Python和Proxy302代理IP高效采集Bing图片
目录 项目背景一、项目准备环境配置 二、爬虫设计与实现爬虫设计思路目标网站分析数据获取流程 代码实现1. 初始化爬虫类(BingImageSpider)2. 创建存储文件夹3. 获取图像链接4. 下载图片5. 使用Proxy302代理IP6. 主运行函数 运行截图 三、总结 项目背景 …...
Python酷库之旅-第三方库Pandas(118)
目录 一、用法精讲 521、pandas.DataFrame.drop_duplicates方法 521-1、语法 521-2、参数 521-3、功能 521-4、返回值 521-5、说明 521-6、用法 521-6-1、数据准备 521-6-2、代码示例 521-6-3、结果输出 522、pandas.DataFrame.duplicated方法 522-1、语法 522-2…...
讨论人机交互研究中大语言模型的整合与伦理问题
概述 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2403.19876.pdf 近年来,大规模语言模型发展迅速。它们给研究和教育领域带来了许多变化。这些模型也是对人机交互(HCI)研究过程的有力补充,可以分析定性和定量数据,再…...
OpenCV结构分析与形状描述符(23)确定一个点是否位于多边形内的函数pointPolygonTest()的使用
操作系统:ubuntu22.04 OpenCV版本:OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言:C11 算法描述 进行点在轮廓内的测试。 该函数确定点是在轮廓内、轮廓外,还是位于一条边上(或与顶点重合)。它返回正值&…...
GitLab CI_CD 从入门到实战笔记
第1章 认识GitLab CI/CD 1.3 GitLab CI/CD的几个基本概念 GitLab CI/CD由以下两部分构成。 (1)运行流水线的环境。它是由GitLab Runner提供的,这是一个由GitLab开发的开源软件包,要搭建GitLab CI/CD就必须安装它,因…...
微服务实战系列之玩转Docker(十五)
前言 博主的玩转Docker系列,今天正式开启第十五篇的征程! 在过去的十四篇中,涉及的内容有知识、有原理、有工具、更有实践。当你打开每一篇文章时,均会获得一个特定主题的知识和技巧,助你在云原生的世界里,…...
本地调试spark,访问kerberos鉴权的hdfs、hive
文章目录 准备连接hive的配置申请kerberos tgt在scala项目启动本地spark本地Jupyter Notebook启动pyspark 解决在wsl下进行开发、调试时,需要连接kerberos鉴权的hdfs、hive的问题 准备连接hive的配置 core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、hive-site.xml复…...
Ubuntu 安装包下载(以20版本 阿里镜像站为例子)
Ubuntu安装包下载 上一篇文章写了一些国内常用的镜像站,这篇以阿里云镜像站Ubuntu20版本为例。 https://mirrors.aliyun.com/ubuntu-releases/ 1.点击自己想要下载的版本 2.点击以amd64.iso为结尾的文件,这个是安装文件,如果是桌面端&…...
会声会影Corel VideoStudio2025旗舰版最新中文旗舰版新功能讲解及使用会声会影使用教程
会声会影Corel VideoStudio2025旗舰版一款功能丰富的视频编辑软件。具有拖放式标题、转场、覆叠和滤镜,色彩分级、动态分屏视频和新增强的遮罩创建器,超越基本编辑,实现影院级效果。优化分屏剪辑功能,简化多时间轴编辑的工作流程&…...
【人工智能】OpenAI发布GPT-o1模型:推理能力的革命性突破,这将再次刷新编程领域的格局!
在人工智能领域,推理能力的提升一直是研究者们追求的目标。就在两天前,OpenAI正式发布了其首款具有推理能力的大语言模型——o1。这款模型的推出,不仅标志着AI技术的又一次飞跃,也为开发者和用户提供了全新的工具来解决复杂问题。…...
2024年TCGA基因表达数据下载(最新版)
文章目录 前言一、如何使用TCGA数据库获取公共数据?二、使用步骤1.点击Cohort Builder2.数据筛选3. Repository4.数据下载4.1 继续选择筛选条件4.2 添加cart并进入4.3 下载 总结 前言 TCGA 全称 The Cancer Genome Atlas ,即癌症基因组图谱。它是一个大型的癌症研…...
1. 运动控制指令概要(omron 机器自动化控制器)
机器自动化控制器——第一章 运动控制指令概要 1-1 运动控制指令PLCopen运动控制用功能块运动控制指令概要▶ 运动控制指令的种类▶ 状态变化▶ 运动控制指令的启动和状态▶ 异常处理▶ 执行运动控制指令时输入变量的变更(指令重启)▶ 通过选择缓存模式执行指令多重启动▶ 通过…...
依赖注入(Dependency Injection)
依赖注入是一种设计原则,主要用于减少类之间的紧耦合度,通过将对象的选择和创建逻辑外包给一个容器来实现动态注入。 适用场景: 当需要将对象的生命周期管理和依赖关系外包给外部容器时(如Spring DI容器)。当应用程序…...
PHP环境搭建
PHP环境搭建教程 PHP 是一种流行的后端开发语言,用于构建动态网站和 Web 应用程序。在开发和部署 PHP 项目之前,您需要设置一个适当的 PHP 环境。本教程将帮助您在不同操作系统上快速搭建 PHP 环境。 1. 环境准备 1.1 操作系统 本教程将介绍在以下操作…...
小叶OJ 2716: 过河问题 ← 贪心算法
【题目来源】http://xiaoye.ac.cn/problem.php?id2716【题目描述】 有 n 个人要渡河,但只有一条小船,这条小船一次只能坐下最多两个人,并且只有一副船桨。每个人划船的速度不一样,如果两个人一起上船,由于重量变大&am…...
LeetCode509:斐波那契数列
代码如下 class Solution { public:int fib(int n) {//这个是为了特殊n,当n 0时, 当 n 1时。if(n 0) return 0;if(n 1) return 1;//第一次开dp专题,连dp数组都忘记定义了。只写了下面,哭vector<int> dp(n 1, 0);dp[…...
5G前传-介绍
1. 引用 知识分享系列一:5G基础知识-CSDN博客 5G前传的最新进展-CSDN博客 灰光和彩光_通信行业5G招标系列点评之二:一文读懂5G前传-光纤、灰光、彩光、CWDM、LWDM、MWDM...-CSDN博客 术语: 英文缩写描述BBU:Building Baseba…...
【Python机器学习】循环神经网络(RNN)——超参数
几乎所有模型都可以根据数据和样本进行调整,它们都有各自的优势和相应的利弊权衡方式。寻找最优超参数集通常是一个棘手的问题,但是人类的直觉和经验可以为我们提供解决问题的方法。比如之前的例子: #设置任意输入序列的最大长度 maxlen100 …...
【Android 13源码分析】WindowContainer窗口层级-1-初识窗口层级树
在安卓源码的设计中,将将屏幕分为了37层,不同的窗口将在不同的层级中显示。 对这一块的概念以及相关源码做了详细分析,整理出以下几篇。 【Android 13源码分析】WindowContainer窗口层级-1-初识窗口层级树 【Android 13源码分析】WindowCon…...
Node.js的学习2——内置模块(一)
Node.js的内置模块 module模块global全局变量Console控制台Errors错误模块捕获异常异步方法通过回调函数传递异常事件触发器对象异常捕获 module模块 使用module模块可以查看Node.js所有的内置模块、在所有模块中都可以使用的全局变量、程序在运行过程中可能会出现的四类错误。…...
【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop
在Linux系统中,iftop是网络管理的得力助手,能实时监控网络流量、连接情况等,帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...
DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径
目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...
蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐
P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡,轻快的音乐在耳边持续回荡,小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下,六一来了。 今天是六一儿童节,小蓝老师为了让大家在节…...
多模态商品数据接口:融合图像、语音与文字的下一代商品详情体验
一、多模态商品数据接口的技术架构 (一)多模态数据融合引擎 跨模态语义对齐 通过Transformer架构实现图像、语音、文字的语义关联。例如,当用户上传一张“蓝色连衣裙”的图片时,接口可自动提取图像中的颜色(RGB值&…...
Typeerror: cannot read properties of undefined (reading ‘XXX‘)
最近需要在离线机器上运行软件,所以得把软件用docker打包起来,大部分功能都没问题,出了一个奇怪的事情。同样的代码,在本机上用vscode可以运行起来,但是打包之后在docker里出现了问题。使用的是dialog组件,…...
AI,如何重构理解、匹配与决策?
AI 时代,我们如何理解消费? 作者|王彬 封面|Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时,PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径:信息变得唾手可得,商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用
Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的“no matching...“系列算法协商失败问题
【SSH疑难排查】轻松解决新版OpenSSH连接旧服务器的"no matching..."系列算法协商失败问题 摘要: 近期,在使用较新版本的OpenSSH客户端连接老旧SSH服务器时,会遇到 "no matching key exchange method found", "n…...
省略号和可变参数模板
本文主要介绍如何展开可变参数的参数包 1.C语言的va_list展开可变参数 #include <iostream> #include <cstdarg>void printNumbers(int count, ...) {// 声明va_list类型的变量va_list args;// 使用va_start将可变参数写入变量argsva_start(args, count);for (in…...
比较数据迁移后MySQL数据库和OceanBase数据仓库中的表
设计一个MySQL数据库和OceanBase数据仓库的表数据比较的详细程序流程,两张表是相同的结构,都有整型主键id字段,需要每次从数据库分批取得2000条数据,用于比较,比较操作的同时可以再取2000条数据,等上一次比较完成之后,开始比较,直到比较完所有的数据。比较操作需要比较…...
