爬微信公众号里由一百多页图片组成的课本，思路是先通过文章网址获得每页图片网址，再逐个访问获得图片。本文用4种方法进行爬取，具体如下：

网址：url ： '
https://mp.weixin.qq.com/s/UxjZIqnyiJgjjTA4Nfxn6w'

方法：

1、requests访问 + BeautifulSoup解析

2、requests访问 + PyQuery解析

3、urlopen访问 + 正则解析

4、selenium 解析

打开网页，在图1页面上右键单击“检查”，弹出图2浏览器控制台。

图2所示红色方框即为单页图片网址所在的代码位置，为便于查看，将其处理成下面的样子。从中我们可以看出，data-src即为我们需要获取的网址。

经分析，data-src，位于P标签——img标签内。解析特征参数有多个，可灵活使用。

一、requests访问 + BeautifulSoup解析

import requests, time
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/UxjZIqnyiJgjjTA4Nfxn6w'
t = time.time()
response = requests.get(url).content                                  # 访问网址
soup = BeautifulSoup(response, 'lxml')															# 解析获得网页内容

a = soup.find_all('img', attrs={'data-type':"jpeg"})						 # 以标签名 img 和其中包含data-type':"jpeg"为
																																																关键参数，获得符合条件的列表a

n = 0
for i in a:																																							# 遍历列表 a 
    n += 1
    with open('./result/' + str(n) + '.jpg', 'wb') as f:
        f.write(requests.get(i['data-src']).content)									#  i['data-src']取得图片网址，访问获得图片数据
    print('正在下载......{}/{}'.format(n, len(a)))
print('共用时： ', time.time()-t)																						#  打印运行时间
with open('./' + 'time.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
    f.write(str(time.time()-t) + '\n')																		#  保存图片数据

二、requests访问 + PyQuery解析

import requests, time
from pyquery import PyQuery as pq

url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/UxjZIqnyiJgjjTA4Nfxn6w'
t = time.time()
html = requests.get(url).content.decode()																				#注意设置成.decode()	格式

doc = pq(html)                                                                               #解析获得网页数据

a = doc('img').items()																																			# 以img标签名为关键字筛选
n = 0
for i in a:
    if i.attr('data-src'):                                                                     # 判断是否存在data-src关键字，
        n += 1
        with open('./result/' + str(n) + '.jpg', 'wb') as f:
            f.write(requests.get(i.attr('data-src')).content)              #  用i.attr('data-src')取得网址
        print('正在下载......{}/{}'.format(n, 107))
print('共用时： ', time.time()-t)
with open('./' + 'time.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
    f.write(str(time.time()-t) + '\n')

三、urlopen访问 + 正则解析

import requests, re, os, time
from urllib.request import urlopen


url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/UxjZIqnyiJgjjTA4Nfxn6w'
t = time.time()
content = urlopen(url).read().decode()

pp = re.compile('data-src="(.+?)"')                                    # 设置正则表达式，以data-src=网址为关键字
result = re.findall(pp, content)                                          # 直接提取出图片网址
n = 0
for r in result:
    n += 1
    with open('./result/' + str(n) + '.jpg', 'wb') as f:
        f.write(requests.get(r).content)                         # 访问图片网址获得图片数据
    print('正在下载......{}/{}'.format(n, len(result)))

print('共用时： ', time.time()-t)
with open('./' + 'time.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
    f.write(str(time.time()-t) + '\n')

四、selenium 解析

selenium方法用来解析这种网页属于大材小用了，此处这里用纯属练习。

from selenium import webdriver
import os, time, requests

t = time.time()
driver = webdriver.Chrome(executable_path=r'C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chromedriver.exe')
driver.get('https://mp.weixin.qq.com/s/UxjZIqnyiJgjjTA4Nfxn6w')
# 创建一个谷歌浏览器对象，用对象打开目标网址

ps = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="js_content"]/p/img')   #用xpath方式机械，可直接在网页代码
                                                                                                                对应位置右键复制xpath，减少分析过程
n = 0
for p in ps:
    n += 1
    pic_url = p.get_attribute('data-src')                           # 用get_attribute获得图片网址
    with open('./result/' + str(n) + '.jpg', 'wb') as f:
        f.write(requests.get(pic_url).content)                      #用requests访问图片网址获得图片数据
    print('正在下载......{}/{}'.format(n, len(ps)))

driver.close()
print('共用时： ', time.time()-t)
with open('./' + 'time.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
    f.write(str(time.time()-t) + '\n')

本网址共下载107张图片，四种方法各自用时为

1、requests访问 + BeautifulSoup解析 26秒

2、requests访问 + PyQuery解析 27秒

3、urlopen访问 + 正则解析 30秒

4、selenium 解析 39秒

考虑到每次运行时网速不同、解析节点不同的因素，时间对比不能完全反应方法的优劣，仅作参考。小小总结一下：

selenium需要打开浏览器，用时肯定较大。requests是从urlopen方式基础发展完善的，代码比较好理解掌握，其和PyQuery、urlopen的区别是直接用content数据进行解析，不需转换为decode格式。所有的解析库其实都有正则解析的影子，但都比正则方便好操作，所以，正则是网页解析的基础，但真正用它的人不多。个人还是最爱第一种方，此外还用etree进行了解析，但都大同小异，也就没列举了。

以上是个人一点的思考，有不当之处，敬请指正。