100G套图我用pythono爬虫双手奉上，给方法给资源…

 

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 python3
pip 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 bs4
from bs4 import BeautifulSoup
# 基础类库
import sys
# Python 3.x 解决中文编码问题
import importlib
importlib.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 -V
Python 2.7.5
[root@AY140216131049Z mzitu]# python3 -V
Python 3.7.1
# 默认版本
[root@AY140216131049Z mzitu]# python -V
Python 2.7.5
# 临时切换版本 <whereis python>
[root@AY140216131049Z mzitu]# alias python='/usr/local/bin/python3.7'
[root@AY140216131049Z mzitu]# python -V
Python 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
import requests
# 导入文件操作库
import os
import bs4
from bs4 import BeautifulSoup
import sys
import importlib
importlib.reload(sys)
# 给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器
global 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'}
# 爬图地址
mziTu = 'http://www.mzitu.com/'
# 定义存储位置
global save_path
save_path = '/mnt/data/mzitu'
# 创建文件夹
def createFile(file_path):
 if os.path.exists(file_path) is False:
 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
def download(page_no, file_path):
 global headers
 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
 for a in all_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)
 for j in range(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')
 if isinstance(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()
 except Exception as e:
 print(e)
# 主方法
def main():
 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)
 for i in range(1, int(img_max) + 1):
 # 获取每页的URL地址
 if i == 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)
if __name__ == '__main__':
 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 -s
total 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。

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