10行代码集2000张美女图，Python爬虫120例，再上征途

2021-05-24 02:23:55LanceLee数据爬虫291

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《Python 爬虫 120 例》专栏简介

Python 爬虫 100 例教程，编写自 2018-07-30 到 2020-10-28 ，将近 800 天，至今依旧是 Python 爬虫领域畅销专栏之一。

但随着时间的变化，Python 爬虫 100 例中部分抓取目标网站，地址已经失效，是时候进行迭代升级啦。

2021 年 5 月 21 日，升级版 Python 爬虫 120 例上线啦。

更新内容如下：

更新频率更快，上次 800 天完成 100 例，这次 300 天完成 120 例；
更新所有目标网站；
更新最新框架；

Python 爬虫的整体技术思想是不会发生变化的，所以你依旧可以购买原专栏进行学习。

购买与预览地址为 https://dream.blog.csdn.net/category_9280209.html 。

专栏更新频率为每周 2~3 篇内容，内容从浅入深，专栏由大龄程序员擦哥撰写。

一切的起点，10 行代码集美女

前奏篇

正式编写爬虫学习前，以下内容先搞定：

能安装 Python 环境，例如安装 3.5 版本，可以切换为其他版本；
能熟练开发工具，例如 VSCode ，PyCharm；
能熟练 Python 第三方库；
能运行 Python 脚本文件，能输出 hello world。

有以上技能，就可以放心大胆的购买本专栏进行学习。

截止 2021 年 5 月 20 日 Python 最新版本，官网版本为 3.9.5 版本，你可以直接使用该版本，也可以使用任意 3.0 以上版本。

目标数据源分析

本次待抓取的目标地址为：
http://www.netbian.com/mei/index.htm

抓取目标：
抓取该网站的图片，目标 2000 张。

用到的 Python 框架为：
requests 库、re 模块

其它技术栈补充：
正则表达式

目标网站地址规则：

http://www.netbian.com/mei/index.htm
http://www.netbian.com/mei/index_2.htm
http://www.netbian.com/mei/index_3.htm

结论，列表页规则为 http://www.netbian.com/mei/index_{页码}.htm 。

数据范围

累计 164 页；
每页 20 条数据。

图片所在标签与页面地址
图片所在标签位置代码如下：

<li><a href="/desk/23397.htm" title="陆萱萱 白色衬衫  裙子 职业装 美女模特壁纸 更新时间：2021-04-11" target="_blank"><img src="http://img.netbian.com/file/2021/0411/small30caf1465200926b08db3893c6f35f6c1618152842.jpg" alt="陆萱萱 白色衬衫  裙子 职业装 美女模特壁纸"><b>陆萱萱 白色衬衫  裙子 职业装 美女模特壁纸</b></a></li>

页面地址为 /desk/23397.htm。

整理需求如下

生成所有列表页 URL 地址；
遍历列表页 URL 地址，并获取图片详情页地址；
进入详情页获取大图；
保存图片；
得到 2000 张图片之后，开始欣赏。

代码实现时间

提前安装完毕 requests 模块，使用 pip install requests 即可，如果访问失败，切换国内 pip 源。

留个课后小作业，如何设置全局的 pip 源。

代码结构如下：

import requests

# 抓取函数
def main():
    pass

# 解析函数
def format():
    pass

# 存储函数
def save_image():
    pass

if __name__ == '__main__':
    main()

先实现 10 行代码抓美女图，举个例子，在正式开始前，需要略微了解一些前端知识与正则表达式知识。

例如通过开发者工具查看网页，得到图片素材都在 <div class="list"> 和 <div class="page"> 这两个标签中，首先要做的就是拆解字符串，取出目标数据部分。

通过 requests 对网页源码进行获取，代码如下。

# 抓取函数
def main():
    url = "http://www.netbian.com/mei/index.htm"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
    }
    res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=5)
    res.encoding = "GBK"
    print(res.text)

使用 requests 模块的 get 方法即可获取网页数据，其中的参数分别是请求地址，请求头，等待时间。

请求头字段中的 User-Agent，可以先使用我提供给你的内容，也可以通过开发者工具，进行获取。

在数据返回 Response 对象之后，通过 res.encoding="GBK" 设置了数据编码，该值可以从网页源码中获取到。

请求到数据源码，即开始解析数据，如果使用正则表达式，建议先对目标数据进行一些简单的裁剪工作。

裁剪字符串是 Python 中比较常规的操作了，直接编写代码即可实现。

用到的还是上文已经提及的两个字符串。

# 解析函数
def format(text):
    # 处理字符串
    div_html = '<div class="list">'
    page_html = '<div class="page">'
    start = text.find(div_html) + len(div_html)
    end = text.find(page_html)
    origin_text = text[start:end]

最终得到的 origin_text 就是我们的目标文本。

通过 re 模块解析目标文本

上文返回的目标文本如下所示，本小节的目标就是获取到图片详情页地址。

使用的技术是 re 模块，当然需要配合正则表达式进行使用，对于正则表达式，可以跟随橡皮擦一点点的接触。


# 解析函数
def format(text):
    # 处理字符串
    div_html = '<div class="list">'
    page_html = '<div class="page">'
    start = text.find(div_html) + len(div_html)
    end = text.find(page_html)
    origin_text = text[start:end]

    pattern = re.compile('href="(.*?)"')
    hrefs = pattern.findall(origin_text)
    print(hrefs)

其中 re.compile 方法中传递的就是正则表达式，它是一种检索字符串特定内容的语法结构。

例如

. ：表示除换行符（\n 、\r）之外的任何单个字符；
*：表示匹配前面的子表达式零次或多次；
?：当该字符紧跟在任何一个其他限制符 (*, +, ?, {n}, {n,}, {n,m}) 后面时，匹配模式是非贪婪的，非贪婪就是减少匹配；
()：分组提取用。

有这些知识之后，在回到代码中去看实现。

假设存在一个字符串：href="/desk/23478.htm"，使用 href="(.*?)" 可以将其中的 /desk/23478.htm 匹配出来，括号的作用也是为了后续方便提取。

最后输出内容如下图所示。

清洗爬取结果

其中存在部分链接地址不正确，需要从列表中进行去除，本步骤使用列表生成器即可完成任务。

    pattern = re.compile('href="(.*?)"')
    hrefs = pattern.findall(origin_text)
    hrefs = [i for i in hrefs if i.find("desk")>0]
    print(hrefs)

抓取内页数据

获取到列表页地址之后，就可以对图片内页数据进行获取了，这里用到的技术与前文逻辑一致。

# 解析函数
def format(text, headers):
    # 处理字符串
    div_html = '<div class="list">'
    page_html = '<div class="page">'
    start = text.find(div_html) + len(div_html)
    end = text.find(page_html)
    origin_text = text[start:end]

    pattern = re.compile('href="(.*?)"')
    hrefs = pattern.findall(origin_text)
    hrefs = [i for i in hrefs if i.find("desk") > 0]
    for href in hrefs:
        url = f"http://www.netbian.com{href}"
        res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=5)
        res.encoding = "GBK"
        format_detail(res.text)
        break

在第一次循环中增加了 break，跳出循环，format_detail 函数用于格式化内页数据，依旧采用格式化字符串的形式进行。

由于每页只有一张图片是目标数据，故使用的是 re.search 进行检索，同时调用该对象的 group 方法对数据进行提取。

发现重复代码了，稍后进行优化。

def format_detail(text):
    # 处理字符串
    div_html = '<div class="pic">'
    page_html = '<div class="pic-down">'
    start = text.find(div_html) + len(div_html)
    end = text.find(page_html)
    origin_text = text[start:end]
    pattern = re.compile('src="(.*?)"')
    image_src = pattern.search(origin_text).group(1)
    # 保存图片
    save_image(image_src)

保存图片部分，需要提前导入 time 模块，对图片进行重命名。

使用 requests.get 方法直接请求图片地址，调用响应对象的 content 属性，获取二进制流，然后使用 f.write 存储成图片。

# 存储函数
def save_image(image_src):
    res = requests.get(url=image_src, timeout=5)
    content = res.content
    with open(f"{str(time.time())}.jpg", "wb") as f:
        f.write(content)

得到的第一张图片，贴到博客中记录。

优化代码

将代码重复逻辑进行提取，封装成公用函数，最终整理之后的代码如下：

import requests
import re
import time


# 请求函数
def request_get(url, ret_type="text", timeout=5, encoding="GBK"):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
    }
    res = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=timeout)
    res.encoding = encoding
    if ret_type == "text":
        return res.text
    elif ret_type == "image":
        return res.content


# 抓取函数
def main():
    url = "http://www.netbian.com/mei/index.htm"
    text = request_get(url)
    format(text)


# 解析函数
def format(text):
    origin_text = split_str(text, '<div class="list">', '<div class="page">')
    pattern = re.compile('href="(.*?)"')
    hrefs = pattern.findall(origin_text)
    hrefs = [i for i in hrefs if i.find("desk") > 0]
    for href in hrefs:
        url = f"http://www.netbian.com{href}"
        print(f"正在下载：{url}")
        text = request_get(url)
        format_detail(text)


def split_str(text, s_html, e_html):
    start = text.find(s_html) + len(e_html)
    end = text.find(e_html)
    origin_text = text[start:end]

    return origin_text


def format_detail(text):
    origin_text = split_str(text, '<div class="pic">', '<div class="pic-down">')
    pattern = re.compile('src="(.*?)"')
    image_src = pattern.search(origin_text).group(1)
    # 保存图片
    save_image(image_src)


# 存储函数
def save_image(image_src):
    content = request_get(image_src, "image")
    with open(f"{str(time.time())}.jpg", "wb") as f:
        f.write(content)
        print("图片保存成功")


if __name__ == '__main__':
    main()

运行代码，得到下图所示运行效果。

目标 2000 张

20 张图片的爬取已经得到，下面目标 2000 张，初学阶段按照这种简单的方式抓取即可。

这一步需要改造的就是 main 函数：

# 抓取函数
def main():
    urls = [f"http://www.netbian.com/mei/index_{i}.htm" for i in range(2, 201)]
    url = "http://www.netbian.com/mei/index.htm"
    urls.insert(0, url)
    for url in urls:
        print("抓取列表页地址为：", url)
        text = request_get(url)
        format(text)

完整代码下载地址：https://codechina.csdn.net/hihell/python120
2000 图片下载地址：

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