首先，在搭建一个基础的图片爬虫项目前，我们需要准备必要的工具与库。首要依赖是requests库用于发送HTTP请求以获取网页源码；其次BeautifulSoup或lxml等解析器则负责对HTML文档结构化处理以便定位目标图片链接；另外，为了实际下载图片至本地存储，还需要用到urllib.request或者更高效的aiohttp配合async/await异步编程模型来实现并发抓取。
以下是一个基本流程：
1. **发起HTTP请求**：
使用`requests.get(url)`向指定网址发出GET请求，并通过`.content`属性获得页面原始二进制流。
2. **解析响应内容**：
将接收到的内容传给如BeautifulSoup对象去解析，找出所有包含图片URL的信息（通常存在于img标签src属性中）。
python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
response = requests.get('target_url')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
image_tags = soup.find_all("img")
3. **提取图片地址及可能需要的数据**：
遍历找到的所有图片元素，从中抽取其SRC属性值即为待下载图片的实际URL。
4. **批量下载图片**：
对每个得到的图片url利用相应方法执行文件下载操作，例如可以采用如下方式:
python
import os
import urllib.request
def download_image(img_url):
img_data = request.urlopen(img_url).read()
file_name = os.path.join('/path/to/save', url.split('/')[-1])
with open(file_name, "wb") as f:
f.write(img_data)
for tag in image_tags:
try:
img_url = tag['src']
if not img_url.startswith('//'): # 处理相对路径问题
base_url = response.url.rsplit('/', 1)[0]
img_url = ''.join([base_url, '/', img_url])
download_image(img_url)
except KeyError: pass # 跳过没有 src 属性的 img 标签
5. **优化提升性能**：
在面对大量图片时，可引入多线程或多进程机制提高效率，或是结合 asyncio 库实现非阻塞I/O以及协程调度完成高吞吐量的任务分发。同时需要注意设置合理的延时避免因频繁访问同一网站导致被封禁IP等问题，做到友好且合法合规的爬取行为。
总结来说，《Python图片爬虫实战：从入门到精通》一书中不仅介绍了上述的基础技术应用实例，还涵盖了反爬策略应对技巧、动态加载场景下的图片捕获手段等内容，旨在帮助读者全面掌握运用Python打造强大而实用的图片爬虫系统的方法论和技术细节。因此无论是在学习研究还是工作实践上都有着极高的参考价值。