Python大批量搜索引擎图像爬虫工具详解
python图像爬虫包
最近在做一些图像分类的任务时,为了扩充我们的数据集,需要在搜索引擎下爬取额外的图片来扩充我们的训练集。搞人工智能真的是太难了????,居然还要会爬虫。当然网上也有许多python写的爬虫工具,当然,用多了就知道,这些爬虫工具不是不能进行多关键字的爬虫就是用不了,或者是一会就被网站检测到给停止了,最后发现了一款非常好用的python图像爬虫库icrawler,直接就能通过pip进行安装,使用时几行代码就能搞定,简直不要太爽。
话不多说,附上安装命令:
pip install icrawler
下面附上我爬虫的代码:
from icrawler.builtin import BaiduImageCrawler
from icrawler.builtin import BingImageCrawler
from icrawler.builtin import GoogleImageCrawler
#需要爬虫的关键字
list_word = ['抽烟 行人','吸烟 行人','接电话 行人','打电话 行人', '玩手机 行人']
for word in list_word:
#bing爬虫
#保存路径
bing_storage = {'root_dir': 'bing\\'+word}
#从上到下依次是解析器线程数,下载线程数,还有上面设置的保存路径
bing_crawler = BingImageCrawler(parser_threads=2,
downloader_threads=4,
storage=bing_storage)
#开始爬虫,关键字+图片数量
bing_crawler.crawl(keyword=word,
max_num=2000)
#百度爬虫
# baidu_storage = {'root_dir': 'baidu\\' + word}
# baidu_crawler = BaiduImageCrawler(parser_threads=2,
# downloader_threads=4,
# storage=baidu_storage)
# baidu_crawler.crawl(keyword=word,
# max_num=2000)
# google爬虫
# google_storage = {'root_dir': '‘google\\' + word}
# google_crawler = GoogleImageCrawler(parser_threads=4,
# downloader_threads=4,
# storage=google_storage)
# google_crawler.crawl(keyword=word,
# max_num=2000)
这个爬虫库能够实现多线程,多搜索引擎(百度、必应、谷歌)的爬虫,当然谷歌爬虫需要梯子。这里展示的是基于必应的爬虫,百度和谷歌的代码也在下面,只不过被我屏蔽掉了,当然也可以三个同时全开!这样的python爬虫库用起来简直不要太爽。
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