前言

最近在做监控相关的配套设施，发现很多脚本都是基于Python的。很早之前就听说其大名，人生苦短，我学Python，这并非一句戏言。随着人工智能、机器学习、深度学习的崛起，目前市面上大部分的人工智能的代码 大多使用Python 来编写。所以人工智能时代，是时候学点Python了。

进军指南

对于没有任何语言开发经验的同学，建议从头系统的学起，无论是书、视频还是文字教程都可以。

如果是有其他语言开发经验的同学，建议从一个案例入手，比如爬取某个网站的套图。

因为语言都是想通的，语法之类的只要你要语感，代码基本能读个八九不离十。

所以不建议有经验的开发者从头学起，无论是视频还是书，对于开始学一门语言来说都是太浪费时间了。

当然，等你深入进去以后，还是要系统的去学习，这是后话。

软件工具

Python3

这里选择的是最新版 Python 3.7.1

安装教程推荐：

http://www.runoob.com/python3/python3-install.html

Win下载地址：

https://www.python.org/downloads/windows

Linux下载地址：

https://www.python.org/downloads/source

PyCharm

可视化开发工具：

http://www.jetbrains.com/pycharm

案例

实现步骤

以妹子图为例，其实很简单，分以下四步：获取首页的页码数，并创建与页码对应的文件夹

获取页面的栏目地址

进入栏目，获取栏目页码数(每个栏目下有多张图片，分页显示)

获取到栏目下对用标签中的图片并下载

注意事项

爬取过程中，还需要注意以下几点，可能对你有所帮助：

1)导库，其实就类似于Java中框架或者是工具类，底层都被封装好了

安装第三方库# Win下直接装的 python3pip install bs4、pip install requests# Linux python2 python3 共存pip3 install bs4、pip3 install requests

导入第三方库# 导入requests库import requests# 导入文件操作库import os# bs4全名BeautifulSoup，是编写python爬虫常用库之一，主要用来解析html标签。import bs4from bs4 import BeautifulSoup# 基础类库import sys# Python 3.x 解决中文编码问题import importlibimportlib.reload(sys)

2)定义方法函数，一个爬虫可能会几百行，所以尽量不要写成一坨def download(page_no, file_path): # 这里写代码逻辑

3)定义全局变量# 给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器global headers # 告诉编译器这是全局变量 headers headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36'}# 函数内使用之前需要# 告诉编译器我在这个方法中使用的a是刚才定义的全局变量 headers ，而不是方法内部的局部变量。global headers

4)防盗链

有些网站加入了防盗链，无所不能的 python 解决方案headers = {'Referer': href}img = requests.get(url, headers=headers)

5)切换版本

Linux服务器使用的是阿里云服务器，默认版本 python2，python3 自行安装[root@AY140216131049Z mzitu]# python2 -VPython 2.7.5[root@AY140216131049Z mzitu]# python3 -VPython 3.7.1# 默认版本[root@AY140216131049Z mzitu]# python -VPython 2.7.5# 临时切换版本 [root@AY140216131049Z mzitu]# alias python='/usr/local/bin/python3.7'[root@AY140216131049Z mzitu]# python -VPython 3.7.1

6)异常捕获

在爬取的过程中可能存在异常页面，这里我们进行捕获，不影响后续操作try: # 业务逻辑except Exception as e: print(e)

代码实现

编辑脚本：vi mzitu.py#coding=utf-8

#!/usr/bin/python

# 导入requests库

importrequests

# 导入文件操作库

importos

importbs4

frombs4importBeautifulSoup

importsys

importimportlib

importlib.reload(sys)

# 给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器

globalheaders

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36'}

# 爬图地址

mziTu ='http://www.mzitu.com/'

# 定义存储位置

globalsave_path

save_path ='/mnt/data/mzitu'

# 创建文件夹

defcreateFile(file_path):

ifos.path.exists(file_path)isFalse:

os.makedirs(file_path)

# 切换路径至上面创建的文件夹

os.chdir(file_path)

# 下载文件

defdownload(page_no, file_path):

globalheaders

res_sub = requests.get(page_no, headers=headers)

# 解析html

soup_sub =BeautifulSoup(res_sub.text,'html.parser')

# 获取页面的栏目地址

all_a = soup_sub.find('div',class_='postlist').find_all('a',target='_blank')

count =0

forainall_a:

count = count +1

if(count %2) ==0:

print("内页第几页："+ str(count))

# 提取href

href = a.attrs['href']

print("套图地址："+ href)

res_sub_1 = requests.get(href, headers=headers)

soup_sub_1 =BeautifulSoup(res_sub_1.text,'html.parser')

# ------ 这里最好使用异常处理 ------

try:

# 获取套图的最大数量

pic_max = soup_sub_1.find('div',class_='pagenavi').find_all('span')[6].text

print("套图数量："+ pic_max)

forjinrange(1,int(pic_max) +1):

# print("子内页第几页：" + str(j))

# j int类型需要转字符串

href_sub = href +"/"+ str(j)

print(href_sub)

res_sub_2 = requests.get(href_sub, headers=headers)

soup_sub_2 =BeautifulSoup(res_sub_2.text,"html.parser")

img = soup_sub_2.find('div', class_='main-image').find('img')

ifisinstance(img, bs4.element.Tag):

# 提取src

url = img.attrs['src']

array = url.split('/')

file_name = array[len(array)-1]

# print(file_name)

# 防盗链加入Referer

headers = {'Referer': href}

img = requests.get(url, headers=headers)

# print('开始保存图片')

f = open(file_name,'ab')

f.write(img.content)

# print(file_name, '图片保存成功！')

f.close()

exceptExceptionase:

print(e)

# 主方法

defmain():

res = requests.get(mziTu, headers=headers)

# 使用自带的html.parser解析

soup =BeautifulSoup(res.text,'html.parser')

# 创建文件夹

createFile(save_path)

# 获取首页总页数

img_max = soup.find('div', class_='nav-links').find_all('a')[3].text

# print("总页数:"+img_max)

foriinrange(1,int(img_max) +1):

# 获取每页的URL地址

ifi ==1:

page = mziTu

else:

page = mziTu +'page/'+ str(i)

file = save_path +'/'+ str(i)

createFile(file)

# 下载每页的图片

print("套图页码："+ page)

download(page, file)

__name__ == :

main()

脚本在Linux服务器下运行，执行以下命令python 3 mzitu.py # 或者后台执行nohup python3 -u mzitu.py > mzitu.log 2>&1 &

目前只爬取了一个栏目的套图，一共17G，5332张图片。[root@itstyle mzitu]# du -sh 17G .[root@itstyle mzitu]# ll -stotal 5332

下面，请小伙伴们睁大眼睛，鸡冻人心的套图时刻来了。

小结

作为一个初学者，脚本肯定多多少少有一些问题或者待优化的地方，如遇Python大婶，还请多多指教。

其实脚本很简单，从配置环境、安装集成开发环境、编写脚本到整个脚本顺利执行，差不多花费了四五个小时，最终脚本一根筋的执行。限于服务器带宽以及配置的影响，17G的图差不多下载了三四个小时，至于剩下的83G，小伙伴们自行下载吧。