不巧看到这篇文章，那就送你2000套妹子图吧！
2019-07-13 本文已影响33人
不学无术丶
这事要从前不久说起，在学会用Python爬取小说（文字信息）之后，我把目标转移到了爬取图片上，上网一搜：Python 图片爬虫。大部分搜索结果都是爬取妹子图站点，看来广大的互联网朋友对美好事物还是别有一番追求啊！哈哈哈哈......就这样，我确定了目标：爬取妹子图整站数据！ 不断折腾就有了这篇文章。
step 1 网页分析
- 站点首页有24个图集（其余几个为广告位，真鸡贼.....）和页码1-225，每页的网址仅有末位数字不同，且数字对应页数，呈递增规律
- 点击任意图集，可以看到该图集包含的所有图片网页（该网页不仅包含我们所需的图片，还有其他杂碎信息），网页链接同样有规律。另外，每个图集包含的图片张数也不一样
step 2 思路
- 循环遍历站点所有页码，同时获取每页中所有图集的入口链接和图集名称（用于命名文件夹保存图片）
def get_url(page_num):
response = requests.get('https://www.mzitu.com/page/{}/'.format(page_num), headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
pics_titles = html.xpath('//*[@id="pins"]/li/span[1]/a/text()') # 获取图集名称
pics_links = html.xpath('//*[@id="pins"]/li/a/@href') # 获取图集链接
directory = 'D:\Mzitu' # 事先手动在D盘创建一个文件夹，随意
for pics_title, pics_link in zip(pics_titles, pics_links): # 让图集名称和图集链接一一对应
try:
if os.path.isdir(directory):
os.mkdir(os.path.join(directory, pics_title)) # 以图集名称创建文件夹
download(pics_title, pics_link, page_num) # 调用下载函数 并传入图集名称、图集链接和页码
except:
pass
- 请求每个图集的入口链接，获取图片的张数，循环拼接每张图片的网页链接并请求，从而获取所有图片的真实链接，也可同时获取所有图片的名称，在这里，我是根据图片名称的规律采用拼接的方式获取，用以命名图片文件
def download(pics_title, pics_link, page_num):
response0 = requests.get(pics_link, headers=headers)
html_0 = etree.HTML(response0.text)
max_page = html_0.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[4]/a[5]/span/text()')[0] # 每套图包含的图片张数
for j in range(1, int(max_page) + 1):
url = pics_link + '/' + str(j) # 拼接每张图片的网页链接
response1 = requests.get(url, headers=headers)
html_1 = etree.HTML(response1.text)
pic_link = html_1.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/p/a/img/@src')[0] # 获取每张图片的链接
response2 = requests.get(pic_link, headers=headers) # 向图片单独发送请求
file_name = 'D:\Mzitu\\' + pics_title + '\\' + pics_title + str(j) + '.jpg' # 以图片标题创建文件
with open(file_name, 'wb') as f: # 保存图片
f.write(response2.content)
print('第%s页' % page_num, pics_title, "第%s张已下载完成" % j)
以上两步就能成功获取一套一套的妹子图了！只是爬取速度一般，如果你能接受，也会有不错的收获。最后，提一下运用多线程加速爬虫（小弟不才，只略知一二，望大佬指点！）：
- 如果直接采用多线程，比如：每个图集创建一个线程去爬取，那么在一个大循环中，会创建24个不等的线程去爬取图片，妹子图这个站点还是有反爬机制的，这样做会触发两个错误：1.远程主机强迫关闭现有的连接。2.爬取到的图片全为空文件。
- 发现这个坑之后，我控制多线程的并发数量，每次并发5或10个线程，结果成功了！爬取速度有一定的提升，但还有改进空间，日后再说~
完整代码：
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requests
from lxml import etree
import threading
import queue
import os
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.131 Safari/537.36',
"Referer": "https://www.mzitu.com/",
}
def get_url(page_num):
response = requests.get('https://www.mzitu.com/page/{}/'.format(page_num), headers=headers)
html = etree.HTML(response.text)
pics_titles = html.xpath('//*[@id="pins"]/li/span[1]/a/text()') # 获取图集名称
pics_links = html.xpath('//*[@id="pins"]/li/a/@href') # 获取图集链接
directory = 'D:\Mzitu' # 事先手动在D盘创建一个文件夹，随意
for pics_title, pics_link in zip(pics_titles, pics_links): # 让图集名称和图集链接一一对应
try:
if os.path.isdir(directory):
os.mkdir(os.path.join(directory, pics_title)) # 以图集名称创建文件夹
download(pics_title, pics_link, page_num) # 调用下载函数 并传入图集名称和图集链接
except:
pass
def download(pics_title, pics_link, page_num):
response0 = requests.get(pics_link, headers=headers)
html_0 = etree.HTML(response0.text)
max_page = html_0.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[4]/a[5]/span/text()')[0] # 每套图包含的图片张数
for j in range(1, int(max_page) + 1):
url = pics_link + '/' + str(j) # 拼接每张图片的网页链接
response1 = requests.get(url, headers=headers)
html_1 = etree.HTML(response1.text)
pic_link = html_1.xpath('/html/body/div[2]/div[1]/div[3]/p/a/img/@src')[0] # 获取每张图片的链接
response2 = requests.get(pic_link, headers=headers) # 向图片单独发送请求
file_name = 'D:\Mzitu\\' + pics_title + '\\' + pics_title + str(j) + '.jpg' # 以图片标题创建文件
with open(file_name, 'wb') as f: # 保存图片
f.write(response2.content)
print('第%s页' % page_num, pics_title, "第%s张已下载完成" % j)
class MM(threading.Thread): # 创建一个子类，继承多线程父类threading.Thread
def __init__(self, page_num, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue # 队列
self.page_num = page_num # 页数
def run(self):
try:
get_url(self.page_num) # 在这里调用get_url()函数
except Exception as e:
print(e)
finally:
self.queue.get()
self.queue.task_done()
def main():
q = queue.Queue(10) # 设置10个并发线程数，速度还行，可自行尝试修改
for page_num in range(226):
q.put(page_num)
t = MM(page_num, q)
t.start()
q.join()
if __name__ == '__main__':
main()
成果图
