python下载图片函数 python批量下载图片代码

请教如何用python下载文件到本地

知道文件的url地址就用urllib模块的urlretrieve函数。urllib.urlretrieve(url,

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filename)filename是要保存到本地的文件名。函数后面还有2个可选参数，要用就看帮助文档吧。多线下载的话，每一线程要指定下载服务器上文件的哪一块。http协议中head里可以指定Range。下面用的是urllib2模块request

=

urllib2.Request(url)request.add_header("Range",

"bytes=%d-%d"%(1024,

204)

#指定下载文件的范围opener

=

urllib2.build_opener()data

=

opener.open(request).read()现在data里面就是文件的1024字节到2048字节的内容。

python爬虫大神帮忙看一下啊，使用 urllib.urlretrieve（）下载不到图片，具体图片看下图代码

更改一下地址啊，因为你要下载的是图片，所以要用图片后缀，改成：

work_path = "E:/" + str(imgname) + ".jpg"

urllib.request.urlretrieve(imgurl, work_path)

这个imgname你定义一个循环的名字即可

有大神知道怎么使用python 往ftp服务器上连续上传下载多张图片吗？

例：下载、上传文件

# coding: utf-8

from ftplib import FTP

import time

import tarfile

import os

# !/usr/bin/python

# -*- coding: utf-8 -*-

from ftplib import FTP

def ftpconnect(host, username, password):

ftp = FTP()

# 

(host, 21)

(username, password)

return ftp

#从ftp下载文件

def downloadfile(ftp, remotepath, localpath):

bufsize = 1024

fp = open(localpath, 'wb')

('RETR ' + remotepath, fp.write, bufsize)

fp.close()

#从本地上传文件到ftp

def uploadfile(ftp, remotepath, localpath):

bufsize = 1024

fp = open(localpath, 'rb')

('STOR ' + remotepath, fp, bufsize)

fp.close()

if __name__ == "__main__":

ftp = ftpconnect("113.105.139.xxx", "ftp***", "Guest***")

downloadfile(ftp, "Faint.mp4", "C:/Users/Administrator/Desktop/test.mp4")

#调用本地播放器播放下载的视频

os.system('start "C:\Program Files\Windows Media Player\wmplayer.exe" "C:/Users/Administrator/Desktop/test.mp4"')

uploadfile(ftp, "C:/Users/Administrator/Desktop/test.mp4", "test.mp4")

python读取保存多帧图片数量少了

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg' #打印第number张图片+增值方式+保存类型

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

"""

# 数据增强实现

"""

import cv2

import numpy as np

import os

# 图像平移

def img_translation(image):

# 图像平移 下、上、右、左平移

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 100]])

img_down = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, -100]])

img_up = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 0]])

img_right = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

M = np.float32([[1, 0, -100], [0, 1, 0]])

img_left = cv2.warpAffine(image, M, (image.shape[1], image.shape[0]))

# 保存图片，需要保存上述的哪一图片，就在cv2.imwrite()中，将哪一图片名放入。

# filename='xxx' +'.jpeg'

# cv2.imwrite(savedpath + filename, img_left)

# 显示图形

cv2.imshow("down", img_down)

filename0=str(number)+'n0'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename0, img_down)

cv2.imshow("up", img_up)

filename1=str(number)+'n1'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, img_up)

cv2.imshow("right", img_right)

filename2=str(number)+'n2'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, img_right)

cv2.imshow("left", img_left)

filename3=str(number)+'n3'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, img_left)

# 图像缩放

def img_scale(image):

result = cv2.resize(image, (224, 224))

cv2.imshow("scale", result)

filename=str(number)+'n5'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename, result)

# 图像翻转

def img_flip(image):

# 0以X轴为对称轴翻转,0以Y轴为对称轴翻转, 0X轴Y轴翻转

horizontally = cv2.flip(image, 0) # 水平镜像

vertically = cv2.flip(image, 1) # 垂直镜像

hv = cv2.flip(image, -1) # 水平垂直镜像

# 显示图形

cv2.imshow("Horizontally", horizontally)

filename1=str(number)+'n6'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, horizontally)

cv2.imshow("Vertically", vertically)

filename2=str(number)+'n7'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, vertically)

cv2.imshow("Horizontally Vertically", hv)

filename3=str(number)+'n8'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, hv)

# 图像旋转

def img_rotation(image):

# 原图的高、宽 以及通道数

rows, cols, channel = image.shape

# 绕图像的中心旋转

# 参数：旋转中心 旋转度数 scale

M = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 30, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated = cv2.warpAffine(image, M, (cols, rows))

# 显示图像

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename1=str(number)+'n9'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename1, rotated)

#选装60度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated1 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename2=str(number)+'n12'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename2, rotated1)

#选装145度

W = cv2.getRotationMatrix2D((cols / 2, rows / 2), 60, 1)

# 参数：原始图像 旋转参数 元素图像宽高

rotated2 = cv2.warpAffine(image, W, (cols, rows))

cv2.imshow("rotated", rotated)

filename3=str(number)+'n13'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, rotated2)

# 图像加噪

def img_noise(image, mean=0, var=0.001):

'''

添加高斯噪声

mean : 均值

var : 方差

'''

image = np.array(image / 255, dtype=float)

noise = np.random.normal(mean, var ** 0.5, image.shape)

out = image + noise

if out.min() 0:

low_clip = -1.

else:

low_clip = 0.

out = np.clip(out, low_clip, 1.0)

out = np.uint8(out * 255)

cv2.imshow("noise", out)

filename3=str(number)+'n10'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, out)

# 图像亮度调节

def img_brightness(image):

contrast = 1 # 对比度

brightness = 100 # 亮度

pic_turn = cv2.addWeighted(image, contrast, image, 0, brightness)

# cv2.addWeighted(对象,对比度,对象,对比度)

'''cv2.addWeighted()实现的是图像透明度的改变与图像的叠加'''

cv2.imshow('bright', pic_turn) # 显示图片

filename3=str(number)+'n11'+'.jpg'

cv2.imwrite(savedpath + filename3, pic_turn)

if __name__ == '__main__':

i = 0

path = '../Data/'

print(path)

savedpath = './result_new/'

filelist = os.listdir(path)

total_num = len(filelist)

for item in filelist:

number = i + 1

i = number

print("######")

print("打印到第",i,"张图片")

src = cv2.imread(path + item)

img_translation(src)

img_scale(src)

img_flip(src)

img_rotation(src)

img_noise(src)

img_brightness(src)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

代码较为繁琐，有空之后进行优化

输出结果