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前言

最近在做机器学习下的人脸识别的学习，机器学习这个东西有点暴力，很大程度上靠训练的数据量来决定效果。为了找数据，通过一个博客的指导，浏览了几个很知名的数据集。

几个大型数据集是通过发邮件申请进行下载，几个小型数据集直接在网页的链接下载，还有一个Pubfig数据集则是提供了大量图片的链接来让我们自己写程序来下载。

权衡了数据量的需求，最后选择Pubfig的数据集，于是就自己写了一个python图片采集程序，里面用了urllib和requests两种方法.

分析Pubfig提供的下载文件的特点

这个数据文件提供了在数据集中出现的所有人物

这个数据文件提供了每个人的urls

可以看出来这个数据集的处理其实非常简单了，可以通过readlines的方式存进列表用空格分开一下数据就可以把urls提取出来了。

处理一下urls文件

urls在文件的中后部，写个文件把它单纯地提取出来，方便使用。
我单独把Miley_Cyrus的部分提取出来放了一个txt文件

pic_url = []
with open('./Miley_Cyrus.txt') as f:
    for i in f.readlines():
        pic_url.append(i.strip('\r\n'))

urls = []
for s in pic_url:
    _, _, _, url, _, _ = s.split()
    urls.append(url)

# 写入到文件里面
with open('url.data', 'w') as f:
    for i in urls:
        f.write(i)
        f.write('\n')

爬取urls图片

1. Urllibs方法

import urllib.request as request
import socket
import os

# 在同级目录新建文件夹存图片
os.mkdir('./img')

# 为请求增加一下头
user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'
headers = ('User-Agent', user_agent)
opener = request.build_opener()
opener.addheaders = [headers]
request.install_opener(opener)

# 设定一下无响应时间，防止有的坏图片长时间没办法下载下来
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)

# 从文件里面读urls
urls = []
with open('./url.data') as f:
    for i in f.readlines():
        if i != '':
            urls.append(i)
        else:
            pass

# 通过urllibs的requests获取所有的图片
count = 1
bad_url = []
for url in urls:
    url.rstrip('\n')
    print(url)
    try:
        pic = request.urlretrieve(url, './img3/%d.jpg' % count)
        print('pic %d' % count)
        count += 1
    except Exception as e:
        print(Exception, ':', e)
        bad_url.append(url)
    print('\n')
print('got all photos that can be got')

# 把没有抓取到的urls保存起来
with open('bad_url3.data', 'w') as f:
    for i in bad_url:
        f.write(i)
        f.write('\n')
    print('saved bad urls')

2. Requests方法

import requests
import socket
import os

# 在同级目录新建文件夹存图片
os.mkdir('./img')

# 设定一下无响应时间，防止有的坏图片长时间没办法下载下来
timeout = 20
socket.setdefaulttimeout(timeout)

# 从文件里面读urls
urls = []
with open('./url.data') as f:
    for i in f.readlines():
        if i != '':
            urls.append(i)
        else:
            pass

# 为请求增加一下头，获取图片
user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.62 Safari/537.36'
headers = {
    'User-Agent': user_agent
}
bad_url = []
count = 1
for url in urls:
    url.rstrip('\n')
    print(url)
    try:
        pic = requests.get(url, headers=headers)
        with open('./img2/%d.jpg' % count, 'wb') as f:
            f.write(pic.content)
            f.flush()
        print('pic %d' % count)
        count += 1
    except Exception as e:
        print(Exception, ':', e)
        bad_url.append(url)
    print('\n')
print('got all photos that can be got')

# 保存坏链接
with open('bad_url.data', 'w') as f:
    for i in bad_url:
        f.write(i)
        f.write('\n')
    print('saved bad urls')

个人博客

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文章名称：python爬取人脸识别图片数据集/python爬去图片/python爬虫
链接地址：http://scyanting.com/article/ipissi.html