python代码爬取京东商品图片

在Python编程领域，爬虫是一种常见的技术，用于自动地从互联网上抓取数据。本项目主要涉及使用Python2编写爬虫脚本，从京东网站抓取特定类别的商品图片，并进行数据集的划分。以下是对这个项目的详细解读： `crawler.py`是爬虫的主要实现部分。它可能包含以下关键知识点： 1. **HTTP请求**：Python的`urllib`库或`requests`库用于发送HTTP请求到京东的商品页面，获取HTML源码。`requests`库更易用，支持GET和POST方法，同时可以处理cookies、session等。 2. **网页解析**：通常使用`BeautifulSoup`库解析HTML，找到图片链接。`BeautifulSoup`可以解析HTML和XML文档，提供强大的导航、搜索和修改功能。 3. **正则表达式（regex）**：可能用到`re`库来匹配和提取URL中的图片路径，以便下载。 4. **多线程/异步**：为了提高爬取速度，可能会使用`threading`或`concurrent.futures`库实现多线程或异步任务，加快图片的下载速度。 5. **异常处理**：考虑到网络不稳定等因素，需要添加异常处理代码，如`try-except`结构，以处理可能的HTTP错误或其他异常。 6. **文件操作**：下载的图片需要保存到本地，`os`库可以帮助创建目录和管理文件，`shutil`库可以用来移动或复制文件。 7. **动态加载与Selenium**：如果京东的商品图片是动态加载的，可能需要使用`selenium`库模拟浏览器行为，等待图片加载完毕后再进行抓取。 接下来，`test.py`是用于处理数据集的脚本，其关键知识点包括： 1. **数据集划分**：通常使用`sklearn.model_selection.train_test_split`函数，根据给定的比例随机划分数据集为训练集和测试集。 2. **图片预处理**：在机器学习或深度学习应用中，可能需要对图片进行预处理，如调整尺寸、归一化、灰度化等，这些操作可以用`PIL`或`OpenCV`库完成。 3. **文件IO**：读取和写入数据集，可能使用`pickle`或`joblib`库来序列化和反序列化数据，便于存储和加载。 4. **随机数生成**：`random`库用于生成随机数，确定数据集的划分比例或随机选择样本。 5. **日志记录**：使用`logging`库记录程序运行过程中的信息，便于调试和问题追踪。 以上是基于标题和描述推测的可能实现方式，实际的`crawler.py`和`test.py`文件可能会有更具体的实现细节和技术栈。对于初学者来说，这个项目涵盖了Python爬虫的基础知识以及基本的数据处理技巧，是学习的好例子。对于有经验的开发者，此项目可以作为进一步优化和扩展的基础，例如加入反反爬策略、增加爬取效率、实现自动化报告等。