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网络美女爬取

互联网 diligentman 2周前 (04-30) 7次浏览

重要提醒:网络爬取盗亦有道,本教程仅做技术交流,不做任何商业用途,请大家遵守网络商业环境

#编程新人第一次写文章,技术不成熟之处望各位大神轻喷,指出来我也可以更快进步,谢谢大家了!!!提前谢谢大家的一键三连
#这是爬取后的结果,可自定义爬取页数,我这里只爬取了2页(手机热点开着爬取,爬多了流量着不住啊!!!o(╥﹏╥)o)

先看看爬取结果吧~
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1、技术路线

requests:网页请求
BeautifulSoup:解析html网页
re:正则表达式,提取html网页信息
os:保存文件

import re
import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup

2、获取网页信息

常规操作,获取网页信息的固定格式,返回的字符串格式的网页内容,其中headers参数可模拟人为的操作,‘欺骗’网站不被发现

def getHtml(url):  #固定格式,获取html内容
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
    }  #模拟用户操作
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        print('网络状态错误')

3、网页爬取分析

右键单击图片区域,选择 ‘审查元素’ ,可以查看当前网页图片详情链接,我就满心欢喜的复制链接打开保存,看看效果,结果一张图片只有60几kb,这就是缩略图啊,不清晰,果断舍弃。。。
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没有办法,只有点击找到详情页链接,再进行单独爬取。
空白右键,‘查看页面源代码’,把刚刚复制的缩略图链接复制查找快速定位,分析所有图片详情页链接存在div标签,并且class=‘list’ 唯一,因此可以使用BeautifulSoup提取此标签。并且发现图片详情页链接在herf=后面(同时我们注意到有部分无效链接也在div标签中,观察它们异同,发现无效链接存在’https’字样,因此可在代码中依据此排出无效链接,对应第4条中的函数代码),只需提取出来再在前面加上网页首页链接即可打开,并且右键图片,‘审查元素’,复制链接下载的图片接近1M,表示是高清图片了,到这一步我们只需调用下载保存函数即可保存图片
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4、网页详情页链接获取

根据第3条分析的情况,首要目标是将每页的每个图片的详情页链接给爬取下来,为后续的高清图片爬取做准备,这里直接定义函数def getUrlList(url):

def getUrlList(url):  # 获取图片链接
    url_list = []  #存储每张图片的url,用于后续内容爬取
    demo = getHtml(url)
    soup = BeautifulSoup(demo,'html.parser')
    sp = soup.find_all('div', class_="list") #class='list'在全文唯一,因此作为锚,获取唯一的div标签;注意,这里的网页源代码是class,但是python为了和class(类)做区分,在最后面添加了_
    nls = re.findall(r'a href="(.*?)"', str(sp)) #用正则表达式提取链接
    for i in nls:
        if 'https' in i: #因所有无效链接中均含有'https'字符串,因此直接剔除无效链接(对应第3条的分析)
            continue
        url_list.append('http://www.netbian.com' + i) #在获取的链接中添加前缀,形成完整的有效链接
    return url_list

5、依据图片链接保存图片

同理,在第4条中获取了每个图片的详情页链接后,打开,右键图片’审查元素’,复制链接即可快速定位,然后保存图片

def fillPic(url,page):
    pic_url = getUrlList(url) #调用函数,获取当前页的所有图片详情页链接
    path = './美女'  # 保存路径
    for p in range(len(pic_url)):
        pic = getHtml(pic_url[p])
        soup = BeautifulSoup(pic, 'html.parser')
        psoup = soup.find('div', class_="pic") #class_="pic"作为锚,获取唯一div标签;注意,这里的网页源代码是class,但是python为了和class(类)做区分,在最后面添加了_
        picUrl = re.findall(r'src="(.*?)"', str(psoup))[0] #利用正则表达式获取详情图片链接,因为这里返回的是列表形式,所以取第一个元素(只有一个元素,就不用遍历的方式了)
        pic = requests.get(picUrl).content #打开图片链接,并以二进制形式返回(图片,声音,视频等要以二进制形式打开)
        image_name ='美女' + '第{}页'.format(page) + str(p+1) + '.jpg' #给图片预定名字
        image_path = path + '/' + image_name #定义图片保存的地址
        with open(image_path, 'wb') as f: #保存图片
            f.write(pic)
            print(image_name, '下载完毕!!!')

6、main()函数

经过前面的主体框架搭建完毕之后,对整个程序做一个前置化,直接上代码
在这里第1页的链接是’http://www.netbian.com/meinv/’,第2页的链接是’http://www.netbian.com/meinv/index_2.htm’,并且后续页面是在第2页的基础上仅改变最后的数字,因此在写代码的时候要注意区分第1页和后续页面的链接,分别做处理;同时在main()函数还增加了自定义爬取页数的功能,详见代码
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def main():
    n = input('请输入要爬取的页数:')
    url = 'http://www.netbian.com/meinv/'  # 资源的首页,可根据自己的需求查看不同分类,自定义改变目录,爬取相应资源
    if not os.path.exists('./美女'):  # 如果不存在,创建文件目录
        os.mkdir('./美女/')
    page = 1
    fillPic(url, page)  # 爬取第一页,因为第1页和后续页的链接的区别,单独处理第一页的爬取
    if int(n) >= 2: #爬取第2页之后的资源
        ls = list(range(2, 1 + int(n)))
        url = 'http://www.netbian.com/meinv/'
        for i in ls: #用遍历的方法对输入的需求爬取的页面做分别爬取处理
            page = str(i)
            url_page = 'http://www.netbian.com/meinv/'
            url_page += 'index_' + page + '.htm' #获取第2页后的每页的详情链接
            fillPic(url, page) #调用fillPic()函数

7、全代码

最后再调用main(),输入需要爬取的页数,即可开始爬取,完整代码如下

import re
import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup

def getHtml(url):  #固定格式,获取html内容
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
    }  #模拟用户操作
    try:
        r = requests.get(url, headers=headers)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        print('网络状态错误')

def getUrlList(url):  # 获取图片链接
    url_list = []  #存储每张图片的url,用于后续内容爬取
    demo = getHtml(url)
    soup = BeautifulSoup(demo,'html.parser')
    sp = soup.find_all('div', class_="list") #class='list'在全文唯一,因此作为锚,获取唯一的div标签;注意,这里的网页源代码是class,但是python为了和class(类)做区分,在最后面添加了_
    nls = re.findall(r'a href="(.*?)"', str(sp)) #用正则表达式提取链接
    for i in nls:
        if 'https' in i: #因所有无效链接中均含有'https'字符串,因此直接剔除无效链接(对应第3条的分析)
            continue
        url_list.append('http://www.netbian.com' + i) #在获取的链接中添加前缀,形成完整的有效链接
    return url_list

def fillPic(url,page):
    pic_url = getUrlList(url) #调用函数,获取当前页的所有图片详情页链接
    path = './美女'  # 保存路径
    for p in range(len(pic_url)):
        pic = getHtml(pic_url[p])
        soup = BeautifulSoup(pic, 'html.parser')
        psoup = soup.find('div', class_="pic") #class_="pic"作为锚,获取唯一div标签;注意,这里的网页源代码是class,但是python为了和class(类)做区分,在最后面添加了_
        picUrl = re.findall(r'src="(.*?)"', str(psoup))[0] #利用正则表达式获取详情图片链接,因为这里返回的是列表形式,所以取第一个元素(只有一个元素,就不用遍历的方式了)
        pic = requests.get(picUrl).content #打开图片链接,并以二进制形式返回(图片,声音,视频等要以二进制形式打开)
        image_name ='美女' + '第{}页'.format(page) + str(p+1) + '.jpg' #给图片预定名字
        image_path = path + '/' + image_name #定义图片保存的地址
        with open(image_path, 'wb') as f: #保存图片
            f.write(pic)
            print(image_name, '下载完毕!!!')

def main():
    n = input('请输入要爬取的页数:')
    url = 'http://www.netbian.com/meinv/'  # 资源的首页,可根据自己的需求查看不同分类,自定义改变目录,爬取相应资源
    if not os.path.exists('./美女'):  # 如果不存在,创建文件目录
        os.mkdir('./美女/')
    page = 1
    fillPic(url, page)  # 爬取第一页,因为第1页和后续页的链接的区别,单独处理第一页的爬取
    if int(n) >= 2: #爬取第2页之后的资源
        ls = list(range(2, 1 + int(n)))
        url = 'http://www.netbian.com/meinv/'
        for i in ls: #用遍历的方法对输入的需求爬取的页面做分别爬取处理
            page = str(i)
            url_page = 'http://www.netbian.com/meinv/'
            url_page += 'index_' + page + '.htm' #获取第2页后的每页的详情链接
            fillPic(url_page, page) #调用fillPic()函数

main()


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