最近刚学了python的爬虫,那今天就写个简单的,一目了然

python学习网 2020-08-19 19:38:07

前言

最近刚学了python的爬虫,刚好可以用来爬取漂亮的图片作为壁纸,网上美图网站有很多,比如:花瓣,堆糖。它们请求图片数据的方式差不多类似,都是通过用户不断下滑加载新的图片,这种请求技术就叫做Ajax,全称为 Asynchronous JavaScript and XML,即异步加载数据、资源。

PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加下方的群去找免费管理员领取

 

可以免费领取源码、项目实战视频、PDF文件等

 

 

所以今天就来写个简答的python小爬虫来练练手,抓取堆糖上的图片。

打开堆糖网站

https://www.duitang.com

 

接着在输入框输入咱们感兴趣的内容,进行搜索,咱们的目标就是将搜索结果里的图片爬取到本地硬盘上。

 

废话不说,立即写个代码来跑一跑。不过在写代码前,咱们还是得先分析一下抓取数据的步骤。

首先,可以查看上浏览器上的地址栏,可以看出这个搜索结果的网址构成还是挺有规律的,前面是堆糖的首页网址,?后面是咱们的请求数据,请求数据里面最关键的就是(kw="搜索关键词"),这是会根据咱们搜索内容不同而改变的。

 

接着按键盘上的f12调出开发者工具,点击Network,再按f5刷新下网页进行数据重新请求,可以看到在Name的下拉框下有许多的请求文件,咱们可以点击一个文件进行查看下里面请求头数据,这是待会写爬虫非常重要的请求头构造数据来源。

 

由于网站是通过异步加载数据的方式来获取图片的,所以咱们要找到网站请求的json数据,关注到上边的资源过滤器,当前选择的是All,即所有的资源文件。但是这么多的资源文件不是咱们都需要的,咱们只关注的是json数据,所以点击上面的XHR可以看到里面是空白的,这时你可能会疑惑,咱们要的数据在哪呢?别急,前面说到网页数据是异步加载的,所以咱们只要不断向下滚动鼠标来加载新的图片,这时就会发现Name下拉框下多了很多资源文件,随便选择一个进行查看,将鼠标停留在资源文件上时,会浮出一个url地址。咱们分析下这个url地址,这和前面的url地址有点像,但是复杂了很多。

 

看不出规律可以单击下资源文件,右边窗口的Request URL行也有这个url,咱们多点击几个文件进行查看,并将里面url地址复制到文本上查看。

 

可以看出这些url前面是都是相同的,唯一不同的是后面start和_不同。咱们待会写代码时就构造这个url。

双击可以打开这个url地址,里面会是大段的json数据,里面就有咱们要爬的的数据,不过密集恐惧症患者看后表示有点头晕。当然还有另一个地方可以查看这些数据。

 

 

单击一个资源文件,再点击右边Preview,可以看到这里面有许多数据,而咱们要的数据就是前面的json数据,黑色三角形是可以点击的,点击后会展开详细的数据信息。

 

通过查看分析,这里photo下面的path行应该就是咱们的图片的url地址,也就是说只要将这个地址拿到,就可以进行图片的爬取。

 

分析到这里,就可以来写咱们的代码,打开pycharm,先导入必要的库。

from urllib.parse import urlencode
import requests
import time
import os

 

接着构造咱们的请求头和每一页的url。

base_url='https://www.duitang.com/napi/blog/list/by_search/?'

headers = {
    'Host':'www.duitang.com',
    'Referer':'https://www.duitang.com/search/?kw=%e7%be%8e%e5%a5%b3&type=feed',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36',
    'X-Requested-With':'XMLHttpRequest'
}
def get_page(start,count):
    params={
        'kw':'小姐姐',
        'type':'feed',
        'include_fields':'top_comments,is_root,source_link,item,buyable,root_id,status,like_count,like_id,sender,album,reply_count,favorite_blog_id',
        '_type':'',
        'start':start,
        '_':count
    }
    url = base_url + urlencode(params)
    try:
        response = requests.get(url,headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print("error")
    except requests.ConnectionError as e:
        print('Error',e.args)   

 

获取到图片url就可以进行读写操作了。

def parse_page(json):
    if json:
        items = json.get('data').get('object_list')
        for item in items:
            data = {}
            data['favorite_count'] = item.get('favorite_count');
            item = item.get('photo')
            data['path']=item.get('path'); ## 获取图片url地址
            file_path = '{0}/{1}'.format('./'+download_dir, data['path'].split('/')[-1]) ## 将图片写入到本地硬盘上
            with open(file_path, 'wb') as f:
                img = requests.get(data['path'])
                print(img)
                f.write(img.content)
            yield data

再写个主函数,完成

start_page = 0 ## 从第几页开始爬
page_size = 5 ## 要爬多少页
count = 1597729530322 ## 第1页请求数据中下划线的取值
download_dir = "downlode_img" ## 存放图片文件夹名称

if __name__ == '__main__':
    count = 1597729530322 + start_page;
    if not os.path.exists('./' + download_dir) :
        os.mkdir('./' + download_dir); ## 创建文件夹
    for start in range(start_page,page_size*24+1,24):
        json = get_page(start,count)
        results = parse_page(json)
        for result in results:
            print(result)

        count += 1;
        time.sleep(2) ## 每爬完一页暂停2秒,减轻服务器压力

 

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者:it新猿

阅读(2614) 评论(0)