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电脑硬盘里的图片
收藏夹的照片（硬盘里的女神）看了又删，去年夏天后就没聊过天…很久前有这么一首歌很火，不知道大家听过没，只是括号里的歌词被改成了现在的样子。那么，你们以为我今晚要开车？NONONO…
每天做公众号，最愁的两件事，一是选题，二是公众号配图。不知道写什么，比写代码遇到坑更让人发愁。那么配图呢？配图的坑主要在于，选择的图首先要有美感或者和文章主题有所关联，最重要的是你选择的图必须是没有版权的。不然容易遭到投诉…网上推荐了很多免费的床图网站，我一直用的是pixabay
很多床图网站为什么选择它？一个是这个网站有百度云加速，虽然速度还是很卡(同样这里也是个坑，一会儿解释)，而且预览图片时，不会添加网站的水印，你可以通过f12获取url的方式去下载图片，而无需注册后点进行下载，但是每次通过f12获取url的方式下载图片，有点太耗费时间了，所以今天就教大家通过python自动下载网站的所有图片，并巧妙实现网站的搜索引擎功能。
大坑解析
上面说到了，网站支持百度云加速，但同样的百度为了判断你是否为爬虫访问，会对浏览器进行监测。首次访问网站(有的运气好会访问几次后出现验证…)，需要填写验证码确认非程序爬虫。之后才能正常使用。
但如果是拿requests进行url访问下载，怎么去破解？网上很多说什么js获取验证的，对于requests来说都不靠谱，当然你可以换成selenium前台模拟浏览器操作解析验证码然后去下载，先不说这验证码解析成果率多低，selenium的爬虫速度能和requests比？
我们该如何解决这个问题？我们先老老实实的输入验证码，然后看下面这张图：
http://pixabay.com网站存在7个cookie（显示9个是另外一个网站的…），然后一个一个查每个cookie的详细信息，连蒙带猜+验证，最后确定了，控制百度云的cookie有效期是通过cf_clearance时间来控制的，有效时长为一个半小时！
喜欢钻研的朋友可以考虑怎么修改这个时间，但对我来说，一个半小时够做太多东西了…
requests跳过百度云监测
知道了是由于cookie验证导致的访问异常，那我们该怎么做？通过headers添加cookie！
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 王翔
# @JianShu : 清风Python
# @Date : 2019/7/25 23:55
# @Software : PyCharm
# @version ：Python 3.7.3
# @File : picture_download.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36",
"cookie":"__cfduid=dd2de4b5c79a4979c835e6925d31ad9741563739527; lang=zh; _ga=GA1.2.1567947853.1563739352; is_human=1; _gid=GA1.2.366594473.1564068124; cf_clearance=bb9e4a5a869c0a90e552c4a1f4e1dccc67dc021f-1564074082-1800-250; client_width=1903"
}
#
r =requests.get('https://pixabay.com/zh/images/search/',headers=headers)
print(r.text)
网站爬虫分析
再来个坑
刚才说了网站的图片是动态加载的，这个有什么坑呢？代码说话：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36",
"cookie": "____cfduid=dd2de4b5c79a4979c835e6925d31ad9741563739527; lang=zh; _ga=GA1.2.1567947853.1563739352; is_human=1; _gid=GA1.2.366594473.1564068124; cf_clearance=2dfa6eddfa8309a53f97f2682d2fccf03ec6d4e2-1564078000-1800-250; client_width=1028"
}
#
r = requests.get('https://pixabay.com/zh/images/search/%E4%B9%A6/?pagi=4', headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
items = soup.find("div", {"class": "search_results"}).find_all("div", {"class": "item"})
for item in items:
img = item.a.img
print(img.attrs)
我们会发现前十几张的url链接保存在srcset中，而之后的80+张图片他的url包裹在data-lazy-srcset中,后者的src也是默认的blank.gif的空白幕布，还么来得及把图片刷出来…
所以爬虫的时候我们需要小心了…如何快捷的判断到底使用哪个attr？这里用到一个python的 or方法，举个例子：
b = None or "abc"
b
>>> 'abc'
b = "abc" or None
b
>>> 'abc'
这样大家明白了吧，我们只需要 img.attrs.get(‘srcset’)即可。
只有你抠细节，才能成长！所以我问你，srcset放在or前还是data-lazy-srcset放在or前？再看一个例子：
b = "abc" or 0/0
b
>>> 'abc'
b = 0/0 or 'abc'
>>> Traceback (most recent call last):
File "<input>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero
当python遇到or运算时，如果第一个条件成立，那么直接返回数值，而不关注or后的表达式了！所以data-lazy-srcset有80+个，我们应该把它放在or的左边。够不够抠细节？细节决定成败！
小技巧1：指定内容检索
如何将我们的图片进行分类呢，网站的url也比较简单：
超过 8000 张关于“书”和“阅读”的免费图片 - Pixabay
search后的编码，通过from urllib.parse import quote即可获取，然后就是page的数字通过for循环匹配即可。
小技巧2：保存图片你索引
这里可是一个彩蛋了！大家都知道img一般都有一个alt的选项，即当图片显示不出来时，通过alt告诉大家这个图片是干嘛的！比如这些：
如果我们在保存图片的时候将图片名字中添加alt索引，之后我们通过windows自带的查找不就可以进行模拟网站的检索功能了么？是不是很鸡贼？哈哈…
小技巧3：获取高像素的图片
刚才我们看到了，默认的url是__340.jpg，像素比较低，但如果我们点击每个a标签的链接进入每个单张图的地址，会看到720p的中品质图片，那么要改链接一个一个解析？不用那么麻烦，这个网站的中品质图片link对比如下：
https://cdn.pixabay.com/photo/2019/07/22/09/02/landscape-4354610__340.jpg
https://cdn.pixabay.com/photo/2019/07/22/09/02/landscape-4354610_960_720.jpg
所以我们只需要将**__340替换为_960_720**即可获取高像素的图片了，聪明吧…
代码实现
提前强调一句，对于这种福利性的网站，大家还是下手轻一点，善待它吧！
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : 王翔
# @JianShu : 清风Python
# @Date : 2019/7/26 02:55
# @Software : PyCharm
# @version ：Python 3.7.3
# @File : picture_download.py
import os
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import quote, urljoin, urlsplit
import threading
class PictureDownload:
BaseUrl = "https://pixabay.com/zh/images/search/"
DefaultPages = 5
Path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
def __init__(self):
# cookie大家在使用的时候，记得替换...
self.headers = {
"cache-control":"Cache-control: private, max-age=0, no-cache",
"cf-ray":"4fc0bf640b4e20be-LAX",
"set-cookie":"lang=zh; expires=Sun, 22-Jul-2029 20:05:15 GMT; Max-Age=315360000; Path=/",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36",
"cookie": "__cfduid=db4c7fedc0b42d0ba4df71f0a6bb61b001564084956; lang=zh; _ga=GA1.2.314030298.1564084752; _gid=GA1.2.2023032267.1564084752; is_human=1; client_width=1903; cf_clearance=65c758669b4c70b8d7300c06185fc16df3861533-1564085107-1800-250; _gat_UA-20223345-1=1"
}
self.url, self.download_path = self.set_basic()
def set_basic(self):
_url = urljoin(self.BaseUrl, quote(keyword))
_download_Path = os.path.join(self.Path, keyword)
if not os.path.exists(_download_Path):
os.mkdir(_download_Path)
return _url, _download_Path
def get_url(self):
for page in range(self.DefaultPages + 1):
parameter = {'pagi': page}
r = requests.get(self.url, params=parameter, headers=self.headers, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
items = soup.find("div", {"class": "search_results"}).find_all("div", {"class": "item"})
for item in items:
_img = item.a.img.attrs
link = _img.get("data-lazy-srcset") or _img.get("srcset")
alt = _img.get('alt')
t = threading.Thread(target=self.save_picture, args=(link, alt))
t.start()
time.sleep(0.2)
def save_picture(self, link, alt):
_url = link.split(' 1x')[0].replace('__340', '_960_720')
_file_name = os.path.join(self.download_path, alt + _url.split('/')[-1])
r = requests.get(_url, headers=self.headers, timeout=5)
try:
with open(_file_name, 'wb') as f:
f.write(r.content)
print("图片{}下载完成".format(_file_name))
except:
print("图片{}下载失败".format(_file_name))
if __name__ == '__main__':
keyword = str(input("请输入所需下载图片的关键字："))
main = PictureDownload()
main.get_url()
来看看下载的效果，分别下载了图书、编程分类的图片，默认每个类型下载5页共1000张图片，：
由于部分图片链接失效，最终下载成功989张，总计内存165MB…
另外，刚才让保存alt的用处，现在就可以展示出来了，因为网站的图片检索也是通过关键字的，所以利用windows检索功能就实现了类似网站的检索操作：
是不是很炫酷？
The End
OK,今天的内容就到这里，如果觉得内容对你有所帮助，欢迎点击文章右下角的“在看”。
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来源：华为云社区征文 作者：清风Python