20 行代码,变身技术圈多肉小达人
Python 爬虫 120 例,已完成文章清单
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用 Python 爬取 100G Cosers 图片
本篇博客目标
爬取目标
- 目标数据源:http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/,又是一个 Cos 网站,该类网站很容易 消失 在互联网中,为了让数据存储下来,我们盘它。
使用的 Python 模块
- requests,re,os
重点学习内容
- 今日的重点学习,可放在详情页分页抓取上,该技巧在之前的博客中没有涉及,编写代码过程中重点照顾一下。
列表页与详情页分析
通过开发者工具,可以便捷的分析出目标数据所在的标签。
点击任意图片,进入详情页,得到目标图片为单页展示,即每页展示一张图片。
<a href="javascript:dPlayNext();" id="infoss">
<img
src="/uploads/allimg/210601/112879-210601143204.jpg"
id="bigimg"
width="800"
alt=""
border="0"
/></a>
同时获取列表页与详情页 URL 生成规则如下:
列表页
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_22_1.html
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_22_2.html
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_22_3.html
详情页
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/2021/0601/61823.html
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/2021/0601/61823_2.html
- http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/2021/0601/61823_3.html
注意详情页首页无序号 1
,顾爬取获取总页码的同时,需存储首页图片。
编码时间
目标网站对图片进行了分类,即 国内 cos,国外 cos,汉服圈,Lolita,因此在爬取时可以对其进行动态输入,即爬取目标源自定义。
def run(category, start, end):
# 生成待爬取的列表页
wait_url = [
f"http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_{category}_{i}.html" for i in range(int(start), int(end)+1)]
print(wait_url)
url_list = []
for item in wait_url:
# get_list 函数在后文提供
ret = get_list(item)
print(f"已经抓取:{len(ret)} 条数据")
url_list.extend(ret)
if __name__ == "__main__":
# http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_22_2.html
category = input("请输入分类编号:")
start = input("请输入起始页:")
end = input("请输入结束页:")
run(category, start, end)
上述代码首先基于用户的输入,生成目标网址,然后将目标网址一次传递到 get_list
函数中,该函数代码如下:
def get_list(url):
"""
获取全部详情页链接
"""
all_list = []
res = requests.get(url, headers=headers)
html = res.text
pattern = re.compile('<li><a href="(.*?)">')
all_list = pattern.findall(html)
return all_list
通过正则表达式 <li><a href="(.*?)">
匹配列表页中所有详情页地址,并将其进行整体返回。
在 run
函数中继续增加代码,获取详情页图片素材,并对抓取到的图片进行保存。
def run(category, start, end):
# 待爬取的列表页
wait_url = [
f"http://www.cosplay8.com/pic/chinacos/list_{category}_{i}.html" for i in range(int(start), int(end)+1)]
print(wait_url)
url_list = []
for item in wait_url:
ret = get_list(item)
print(f"已经抓取:{len(ret)} 条数据")
url_list.extend(ret)
print(url_list)
# print(len(url_list))
for url in url_list:
get_detail(f"http://www.cosplay8.com{url}")
由于匹配到的详情页地址为相对地址,顾对地址进行格式化操作,生成完整地址。
get_detail
函数代码如下:
def get_detail(url):
# 请求详情页数据
res = requests.get(url=url, headers=headers)
# 设置编码
res.encoding = "utf-8"
# 得到网页源码
html = res.text
# 拆解页码,保存第一张图片
size_pattern = re.compile('<span>共(\d+)页: </span>')
# 获取标题,后续发现发表存在差异,顾正则表达式有修改
# title_pattern = re.compile('<title>(.*?)-Cosplay中国</title>')
title_pattern = re.compile('<title>(.*?)-Cosplay(中国|8)</title>')
# 设置图片正则表达式
first_img_pattern = re.compile("<img src='(.*?)' id='bigimg'")
try:
# 尝试匹配页码
page_size = size_pattern.search(html).group(1)
# 尝试匹配标题
title = title_pattern.search(html).group(1)
# 尝试匹配地址
first_img = first_img_pattern.search(html).group(1)
print(f"URL对应的数据为{page_size}页", title, first_img)
# 生成路径
path = f'images/{title}'
# 路径判断
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
# 请求第一张图片
save_img(path, title, first_img, 1)
# 请求更多图片
urls = [f"{url[0:url.rindex('.')]}_{i}.html" for i in range(2, int(page_size)+1)]
for index, child_url in enumerate(urls):
try:
res = requests.get(url=child_url, headers=headers)
html = res.text
first_img_pattern = re.compile("<img src='(.*?)' id='bigimg'")
first_img = first_img_pattern.search(html).group(1)
save_img(path, title, first_img, index)
except Exception as e:
print("抓取子页", e)
except Exception as e:
print(url, e)
上述代码核心逻辑已经编写到注释中,重点在 title
正则匹配部分,初始编写正则表达式如下:
<title>(.*?)-Cosplay中国</title>
后续发现不能全部匹配成功,修改为如下内容:
<title>(.*?)-Cosplay(中国|8)</title>
,缺少的 save_img
函数代码如下:
def save_img(path, title, first_img, index):
try:
# 请求图片
img_res = requests.get(f"http://www.cosplay8.com{first_img}", headers=headers)
img_data = img_res.content
with open(f"{path}/{title}_{index}.png", "wb+") as f:
f.write(img_data)
except Exception as e:
print(e)
完整代码下载地址:https://codechina.csdn.net/hihell/python120,No6。
代码编写过程中,顺手爬取了一堆图片,可以提前预览一波,看看图,在决定是否运行这段代码。
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