如何使用 Python 自动下载图像:综合指南

WBOY
发布: 2024-08-27 06:05:02
原创
755 人浏览过

How to Automate Image Downloading with Python: A Comprehensive Guide

在当今的数字时代,以编程方式管理和处理图像可以节省您大量的时间和精力。如果您希望自动化从网络下载图像的过程,那么您来对地方了。在本文中,我们将深入研究一个 Python 脚本,该脚本使用 Pexels API(高质量库存照片的流行来源)来执行此操作。

概述
此处提供的 Python 脚本允许您根据查询在 Pexels 上搜索图像,如果满足特定条件则下载它们,并将它们保存到本地系统。该脚本使用了多个强大的库和 API,包括 requests、Pillow 和 Pexels API。

脚本的主要特点
API 集成:使用 API 从 Pexels 获取图像。
动态过滤:根据尺寸和方向选择图像。
日期模拟:虽然 Pexels API 不直接支持基于日期的过滤,但脚本通过生成随机日期来模拟这一点。
速率限制:避免因随机延迟而达到 API 速率限制。

理解代码

导入和配置

import os
import requests
from PIL import Image
from io import BytesIO
import random
import time
from datetime import datetime, timedelta
登录后复制

脚本首先导入必要的库。这是一个快速概述:

  • os 和 requests 分别用于与文件系统交互和发出 HTTP 请求。
  • PIL(Pillow)用于处理图像操作。
  • random、time 和 datetime 用于生成随机数、管理延迟和处理日期。
API_KEY = '...'  # Replace with your actual Pexels API key
BASE_URL = 'https://api.pexels.com/v1/search'
OUTPUT_DIR = 'output'
SEARCH_QUERY = 'Subaru Forester'
MIN_WIDTH = 1080
MIN_HEIGHT = 1920
NUM_IMAGES = 16
ORIENTATION = 'vertical'
登录后复制

设置您的 API 密钥、Pexels 的基本 URL,并指定其他参数,例如搜索查询、最小图像尺寸、要下载的图像数量和图像方向。

确保输出目录存在

if not os.path.exists(OUTPUT_DIR):
    os.makedirs(OUTPUT_DIR)
登录后复制

脚本检查输出目录是否存在并在必要时创建它。

获取图像

def get_images(query, page=1, per_page=15):
    params = {
        'query': query,
        'page': page,
        'per_page': per_page
    }
    response = requests.get(BASE_URL, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
登录后复制

此函数向 Pexels API 发送请求,以根据搜索查询和其他参数获取图像。

下载并保存图像

def download_and_save_image(url, filename):
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()
    img = Image.open(BytesIO(response.content))
    if img.width >= MIN_WIDTH and img.height >= MIN_HEIGHT:
        if ORIENTATION == 'vertical' and (img.height / img.width > 1.4):
            img.save(filename)
            print(f'Saved {filename}')
            return 1
        elif ORIENTATION == 'horizontal' and (img.width / img.height > 1.4):
            img.save(filename)
            print(f'Saved {filename}')
            return 1
    return 0
登录后复制

此函数处理从 URL 下载图像,检查其尺寸和方向,如果符合条件则保存它。

生成随机日期

def generate_random_date():
    end_date = datetime.now()
    start_date = end_date - timedelta(days=4*365)
    random_date = start_date + timedelta(days=random.randint(0, 4*365))
    return random_date
登录后复制

该函数生成过去四年内的随机日期。虽然 Pexels API 不直接提供基于日期的过滤,但此随机日期模拟了这样的过滤器。

主要功能

def main():
    images_downloaded = 0
    page = 1
    seen_images = set()
    target_date = generate_random_date()
    print(f"Target date for filtering: {target_date.strftime('%Y-%m-%d')}")


while images_downloaded < NUM_IMAGES:
        data = get_images(SEARCH_QUERY, page)
        photos = data.get('photos', [])
        if not photos:
            print('No more photos found.')
            break
        random.shuffle(photos)  # Shuffle to get a more random selection
        for photo in photos:
            if images_downloaded >= NUM_IMAGES:
                break
            image_url = photo['src']['original']
            photo_date = datetime.strptime(photo['created_at'], '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z') if 'created_at' in photo else datetime.now()
            if photo_date > target_date and image_url not in seen_images:
                filename = os.path.join(OUTPUT_DIR, f'image_{images_downloaded + 1}.jpg')
                if download_and_save_image(image_url, filename):
                    images_downloaded += 1
                    seen_images.add(image_url)
        page += 1
        time.sleep(random.uniform(1, 2))  # Sleep to avoid hitting API rate limits
登录后复制

main() 函数协调图像获取、下载和保存过程。它管理分页、检查重复图像并强制延迟以遵守 API 的速率限制。

运行脚本
要运行此脚本,请确保您已将 API_KEY 替换为实际的 Pexels API 密钥,并根据需要调整其他参数。将脚本保存在 .py 文件中并使用 Python 解释器执行它。符合指定条件的图像将保存在输出目录中。

结论
自动图像下载可以简化您的工作流程并确保您拥有高质量的图像。该 Python 脚本为此类任务提供了坚实的基础,并且可以根据您的需求灵活地进行自定义。无论您是在处理个人项目还是将图像下载集成到更大的应用程序中,此脚本都展示了 Python 在处理基于 Web 的任务方面的强大功能和多功能性。

以上是如何使用 Python 自动下载图像:综合指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

来源:dev.to
本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn
热门教程
更多>
最新下载
更多>
网站特效
网站源码
网站素材
前端模板