欢迎使用CSDN-markdown编辑器Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

简介: 学习编程语言是很枯燥的,尤其是对一个编程零基础的人来说,更为枯燥!所以我们要从枯燥的学习中找点乐趣和动力!比如,抓点小姐姐的图片我们的目标选择唯一图库,url自己去找【人工呲牙笑】这个网站没有反爬,特别好爬,打开主页后,找到美女图片分类上面分类没有这个分类,自己想办法进入哦。

学习编程语言是很枯燥的,尤其是对一个编程零基础的人来说,更为枯燥!所以我们要从枯燥的学习中找点乐趣和动力!比如,抓点小姐姐的图片

我们的目标选择唯一图库,url自己去找【人工呲牙笑】

这个网站没有反爬,特别好爬,打开主页后,找到美女图片分类

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

上面分类没有这个分类,自己想办法进入哦。。。

然后往下拉,就会发现N多的图集,我们先去找找翻页,记得先打开F12开发者工具,然后选择翻页,查看源代码中位置!

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

可以看到这里就是控制页面翻页的源代码了,我们直接拿到a标签的href属性,这个是最后一页的地址,将属性中的“789”切出来,就拿到了最大页码,然后循环拿到所有页面的url,如下图

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

这样就拿到所有页面的url了,然后我们取图集的url,同样的方式,找到源码中url的位置

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

img_urls = etree.HTML(requests.get(url_i).text).xpath('//div[@class="ABox"]/a/@href')
#url_i 是页面的url,也就是上个代码截图中那个列表,循环遍历出来的

一行代码就取到了所有a标签下的图集地址,一页有24个图集!这里我们用一个函数来获取所有图集内图片地址并返回图集名字和图片地址

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

这样,主要内容就写完了,然后就是构建整个代码,写入本地,我还将之前做的进度条也加进去了,整体代码和效果发出来看看!

import os
import time
import requests
from lxml import etree

def get_img_url(url):
    '''
    :param url: 图集url
    :return: 图集名字和图片地址所构成的字典
    '''
    img = {}#空字典,用于放图片url和对应的编号
    html = requests.get(url)#获取页面源码
    html.encoding = 'gb2312'
    data = etree.HTML(html.text)#解析
    title = data.xpath('//div[@class="wrapper clearfix imgtitle"]/h1/text()')[0]#图集名
    page = data.xpath('//div[@class="wrapper clearfix imgtitle"]/h1/span/span[2]/text()')[0]#图集图片数
    img['1'] = data.xpath('//a[@class="down-btn"]/@href')[0]#第一张的图片地址
    for i in range(2,int(page)+1):
        #其余的图片地址
        img_url = etree.HTML(requests.get(url.replace('.html','_%s.html'%str(i))).text).xpath('//a[@class="down-btn"]/@href')[0]
        img['%s'%str(i)] = img_url#写入字典
    return title,img


def downloader(url,path,name,header={}):
    start = time.time()#开始时间
    if os.path.exists(path):  # 判断路径及文件夹是否存在,不存在即创建
        pass
    else:
        os.mkdir(path)
    size = 0
    if header is None:
        response = requests.get(url, stream=True)#stream属性必须带上
    else:
        response = requests.get(url, stream=True,headers=header)#stream属性必须带上
    chunk_size = 1024#每次下载的数据大小
    content_size = int(response.headers['content-length'])#总大小
    if response.status_code == 200:
        print('[文件大小]:%0.2f MB' % (content_size / chunk_size / 1024))#换算单位并print
        with open(path+'\\%s'%name, "ab") as file:
            for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
                file.write(data)
                file.flush()#清空缓存
                size += len(data)#已下载文件大小
                #\r指定行第一个字符开始,搭配end属性完成覆盖进度条
                print('\r'+'[下载进度]:%s%.2f%%' % ('>'*int(size*50/ content_size),float(size / content_size * 100)),end='')
    end = time.time()#结束时间
    print('\n'+"%s下载完成!用时%.2f秒"%(name,(end-start)))

if __name__ == '__main__':
    url_list=[]#放入所有页面url
    url = 'http://www.mmonly.cc/mmtp/'
    url_list.append(url)#先放入第一页
    html = requests.get(url)
    html.encoding = 'gb2312'
    page = etree.HTML(html.text).xpath('//a[text()="末页"]/@href')[0].split('_')[-1].split('.')[0]
    for i in range(2,int(page)+1):
        url_list.append(url+'list_9_{}.html'.format(str(i)))#其余页面url,注意第一页和其他页不一样
    for url_i in url_list:
        img_urls = etree.HTML(requests.get(url_i).text).xpath('//div[@class="ABox"]/a/@href')
        for img_url in img_urls:
            title,imgs = get_img_url(img_url)
            for img in imgs.keys():
                path = 'E:\\python\\mn\\%s' % title
                downloader(url= imgs[img],path=path,name='%s.jpg'%(title+img))

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

Python爬虫初接触,学会爬虫不抓美女图片干啥!

其实这里我想说的是,整个网站很标题党。。。完全不符合标题的。

相关文章
|
1月前
|
数据采集 Web App开发 数据安全/隐私保护
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
实战:Python爬虫如何模拟登录与维持会话状态
|
2月前
|
数据采集 Web App开发 自然语言处理
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
新闻热点一目了然:Python爬虫数据可视化
|
3月前
|
数据采集 数据挖掘 测试技术
Go与Python爬虫实战对比:从开发效率到性能瓶颈的深度解析
本文对比了Python与Go在爬虫开发中的特点。Python凭借Scrapy等框架在开发效率和易用性上占优,适合快速开发与中小型项目;而Go凭借高并发和高性能优势,适用于大规模、长期运行的爬虫服务。文章通过代码示例和性能测试,分析了两者在并发能力、错误处理、部署维护等方面的差异,并探讨了未来融合发展的趋势。
321 0
|
1月前
|
数据采集 监控 数据库
Python异步编程实战:爬虫案例
🌟 蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。从回调地狱到async/await协程天堂,亲历Python异步编程演进。分享高性能爬虫、数据库异步操作、限流监控等实战经验,助你驾驭并发,在二进制星河中谱写极客诗篇。
Python异步编程实战:爬虫案例
|
2月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫技术:从基础到实战的完整教程
最后强调: 父母法律法规限制下进行网络抓取活动; 不得侵犯他人版权隐私利益; 同时也要注意个人安全防止泄露敏感信息.
676 19
|
1月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
Python爬虫常见陷阱:Ajax动态生成内容的URL去重与数据拼接
|
1月前
|
数据采集 存储 JavaScript
解析Python爬虫中的Cookies和Session管理
Cookies与Session是Python爬虫中实现状态保持的核心。Cookies由服务器发送、客户端存储,用于标识用户;Session则通过唯一ID在服务端记录会话信息。二者协同实现登录模拟与数据持久化。
|
2月前
|
数据采集 存储 Web App开发
处理Cookie和Session:让Python爬虫保持连贯的"身份"
处理Cookie和Session:让Python爬虫保持连贯的"身份"
|
2月前
|
数据采集 Web App开发 前端开发
处理动态Token:Python爬虫应对AJAX授权请求的策略
处理动态Token:Python爬虫应对AJAX授权请求的策略
|
2月前
|
数据采集 网络协议 API
协程+连接池:高并发Python爬虫的底层优化逻辑
协程+连接池:高并发Python爬虫的底层优化逻辑

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多