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：
以下是爬取的结果：
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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