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前言
夏天已经接近尾声了,虽然各种大白腿会少了很多,但是会冒出很多各种黑色的大长腿哇!尤其是黑色的,黑丝才是永远滴神!今天带你们大饱眼福一波!
一、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
二、获取网页信息
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_encodingreturn r.textexcept:print('网络状态错误')
三、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。。。
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
四、网页详情页链接获取
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,这里直接使用定义函数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="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ', 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)continueurl_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
五、依据图片链接保存图片
通过上面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!!!')
六、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
www.netbian.com/meinv/
第2页的链接是
www.netbian.com/meinv/index…
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
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
七、完整代码
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 BeautifulSoupdef 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_encodingreturn r.textexcept: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="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ', 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)continueurl_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_listdef 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 = 1fillPic(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() 复制代码
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