我用Python爬取了妹子网100G的套图

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 <whereis python>[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

1. #coding=utf-8

2. #!/usr/bin/python

3. # 导入requests库

4. import requests

5. # 导入文件操作库

6. import os

7. import bs4

8. from bs4 import BeautifulSoup

9. import sys

10. import importlib

11. importlib.reload(sys)

14. # 给请求指定一个请求头来模拟chrome浏览器

15. global headers

16. 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'}

17. # 爬图地址

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

19. # 定义存储位置

20. global save_path

21. save_path = '/mnt/data/mzitu'

24. # 创建文件夹

25. def createFile(file_path):

26.    if os.path.exists(file_path) is False:

27.        os.makedirs(file_path)

28.    # 切换路径至上面创建的文件夹

29.    os.chdir(file_path)

32. # 下载文件

33. def download(page_no, file_path):

34.    global headers

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

36.    # 解析html

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

38.    # 获取页面的栏目地址

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

40.    count = 0

41.    for a in all_a:

42.        count = count + 1

43.        if (count % 2) == 0:

44.            print("内页第几页：" + str(count))

45.            # 提取href

46.            href = a.attrs['href']

47.            print("套图地址：" + href)

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

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

50.            # ------ 这里最好使用异常处理 ------

51.            try:

52.                # 获取套图的最大数量

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

54.                print("套图数量：" + pic_max)

55.                for j in range(1, int(pic_max) + 1):

56.                    # print("子内页第几页：" + str(j))

57.                    # j int类型需要转字符串

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

59.                    print(href_sub)

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

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

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

63.                    if isinstance(img, bs4.element.Tag):

64.                        # 提取src

65.                        url = img.attrs['src']

66.                        array = url.split('/')

67.                        file_name = array[len(array)-1]

68.                        # print(file_name)

69.                        # 防盗链加入Referer

70.                        headers = {'Referer': href}

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

72.                        # print('开始保存图片')

73.                        f = open(file_name, 'ab')

74.                        f.write(img.content)

75.                        # print(file_name, '图片保存成功！')

76.                        f.close()

77.            except Exception as e:

78.                print(e)

81. # 主方法

82. def main():

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

84.    # 使用自带的html.parser解析

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

86.    # 创建文件夹

87.    createFile(save_path)

88.    # 获取首页总页数

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

90.    # print("总页数:"+img_max)

91.    for i in range(1, int(img_max) + 1):

92.        # 获取每页的URL地址

93.        if i == 1:

94.            page = mziTu

95.        else:

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

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

98.        createFile(file)

99.        # 下载每页的图片

100.        print("套图页码：" + page)

101.        download(page, file)

103. 
     

104. __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。

一起学Python案例：https://gitee.com/52itstyle/Python