准备工作
安装python3.6
略
安装requests库(用于请求静态页面)
pip install requests -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
安装lxml库(用于解析html文件)
pip install lxml -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
安装与配置selenium(用于请求动态页面)
pip install selenium -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple
selenium 需要与浏览器配合使用，在以前的爬虫教程中，往往把 selenium 和 PhantomJS 配合使用，PhantomJS 是一款*面的浏览器，能否执行js脚本，从而可以实现加载和渲染动态页面。但是由于最新版 selenium 已经不再支持 PhantomJS，所以必须使用其他浏览器代替，本教程使用的是Firefox浏览器，Firefox浏览器也支持*面模式( headless模式 )，用于爬虫非常方便。另外Chrome也是支持的。详细的安装与配置教程请参考：
本教程要爬取的美女图片来自
页面分析
图集列表页面
打开妹子图页面，如下图。页面的正文部分列出了33个美女图集。每个页面共有33个图集，总共有33个页面，所以总共有1089个图集。图片的链接就包含在每个图集中。
在页面上单击右键，选择 审查元素按键，或直接按 F12 进入调试模式。页面结构如下：
图集详情页面
点进任意一个图集中，进入调试模式，可以看出页面结构如下：
源码详解
从前面的页面分析中可以看出，这个网站的页面结构其实很简单，我们只需要依次打开第1到第33个页面，得到每个页面的html源码，然后从html源码中提取出每个页面上包含的图集的链接列表(共33个)，然后再依次打开第1到第33个图集详情页面，但是图集详情页面中的图片列表是用js动态加载的，我们需要使用selenium加载这个动态页面，等该页面加载完毕之后再得到该页面的html源码，然后从图集详情页面中提取出每张图片的链接，最后再依次下载每张图片保存即可。
整个流程其实并不复杂。
使用requests下载静态html页面
该函数用于下载图集列表页面，这个页面是静态的，可以直接通过 requests.get(url) 函数抓取。但是有一点需要注意，为了把我们的爬虫伪装成正常的浏览器请求，避免我们的爬虫被服务器禁止，我们需要给 requests 添加http请求头，其中包含伪造的 User-Agent 浏览器标识
def download_page_html(url):
phtml = None
try:
requests_header["User-Agent"] = random.choice(user_agent_list) # 选择一个随机的User-Agent
# print(requests_header)
page = requests.get(url=url, headers=requests_header) # 请求指定的页面
# print(page.encoding)
page.encoding = "gb2312" # 转换页面的编码为gb2312(避免中文乱码)
phtml = page.text # 提取请求结果中包含的html文本
# print("requests success")
page.close() # 关闭requests请求
except requests.exceptions.RequestException as e:
print("requests error:", e)
phtml = None
finally:
return phtml
下载指定链接的图片文件
该函数用于提取出图片链接之后下载图片，图片保存在以图集标题命名的文件夹中
def download_picture(url, dir):
try:
picdir = "{0}/{1}".format(PICTURE_PATH, dir) # 构造图片保存路径
# print(picdir)
if os.path.exists(picdir) != True:
os.makedirs(picdir) # 如果指定的文件夹不存在就递归创建
pic_name = url.split("/")[-1] # 用图片链接中最后一个/后面的部分作为保存的图片名
pic_full_name = "{0}/{1}".format(picdir, pic_name)
# print("save picture to :", pic_full_name)
requests_header["User-Agent"] = random.choice(user_agent_list) # 选择一个随机的User-Agent
response = requests.get(url, headers=requests_header) # 获取的文本实际上是图片的二进制文本
imgdata = response.content # 将他拷贝到本地文件 w 写 b 二进制 wb代表写入二进制文本
if len(imgdata) > (5*1024): # 只保存大于5k的图片
with open(pic_full_name, 'wb') as f:
f.write(imgdata) # 把图片数据写入文件。with语句会自动关闭f
print("save picture to :", pic_full_name)
else:
print("picture size too small")
response.close()
except:
print("download piccture {0} error".format(url))
获取所有需要爬取的页面数
我们刚才已经分析过了，实际上只有33个需要处理的页面，但是以后网站肯定会更新，为了兼容性，我们并不准备写死，而是从html页面中提并分析出待处理的页面数。在选择页面底部的导航栏中有一个 末页 按钮，其href属性中包含了一个数字，这个数字就是页面的数目(也是页面的序号)。
def get_page_list_num(tree):
page_list_num = 0
try:
gotolast = tree.xpath("/html/body/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div/ul/li[18]/a/@href")[0] # sexy_33.html
# print(gotolast)
gotolast = str(gotolast)
# print(gotolast)
gotolast = re.sub(r"\D", "", gotolast) # 把非数字字符串替换为空
page_list_num = int(gotolast) # 转化为整数
print("max_page_number:", page_list_num)
except:
print("get page number error")
page_list_num = 0
finally:
return page_list_num
xpath选择器
其实要在复杂的html文件中定位出我们需要的元素并不容易，但是一般浏览器都为我们提供了这一功能，比如我所使用的firefox浏览器就自带了这一功能，选中所需要的元素，然后在右键复制菜单中可以看到 复制Xpath的选项，使用它可以帮助我们快速定位我们需要的元素。下文所有的xpath都是使用这种方式得到的。如下图：
获取页面中的图片集列表
def get_pagealbum_list(tree): # 获取页面中的图片集列表
pagealbum_list = []
pagealbum_list = tree.xpath(
"/html/body/div[1]/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/ul/li/div/div/a/@href")
return pagealbum_list
获取图集的标题和图集中的图片链接
这里同样使用的firefox的xpath工具定位到我们需要的元素的，然后通过lxml库的xpath方法从html页面中提取出我们想要的内容
def get_albumphoto_list(tree): # 获取图集中的图片列表
albumphoto_list = []
albumphoto_list = tree.xpath(
"/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[2]/div[1]/p/img/@src")
return albumphoto_list
def get_albumphoto_title(tree): # 获取图集中的标题
albumphoto_title = None
albumphoto_title = tree.xpath(
"/html/body/div[2]/div[2]/div[2]/div[1]/div[1]/div[1]/h2/a/text()")[0]
# print(albumphoto_title)
return albumphoto_title
加载和渲染动态网页
由于图集详情页中的图片列表是通过js代码动态渲染得到的，所以如果直接通过requests请求这个页面会得到一个只包含js代码的html，里面并没有我们需要的图片链接，因为requests请求不能执行js代码，所以没法加载出图片。我们这里需要使用selenium配合firefox浏览器来加载和渲染这个动态页面，等待渲染完成后再获取html源码，这时html中包含了图片链接
def web_driver_init():
global web_driver
if web_driver == None:
options = Options()
options.add_argument('-headless') # 无头参数
# 配了环境变量第一个参数就可以省了，不然传绝对路径
web_driver = Firefox(firefox_options=options)
web_driver.implicitly_wait(20)
def web_driver_page(url):
htmlpage = None
try:
web_driver.get(url)
htmlpage = web_driver.page_source
except:
print("get webpage {0} error".format(url))
finally:
return htmlpage
def web_driver_exit():
if web_driver != None:
web_driver.close()
爬虫处理逻辑meizitu_webspider
def meizitu_webspider():
global page_list_num
global page_list_idx
global requests_url
global webspider_sleep
print("requests_url :", requests_url)
page_html_list = download_page_html(requests_url) # 下载当前页面
if(page_html_list != None):
# print(page_html_list)
tree = lxml.html.fromstring(page_html_list)
if page_list_num == 0: # 计算当前共有多少个页面需要处理
page_list_num = get_page_list_num(tree)
pagealbum_list = get_pagealbum_list(tree) # 获取当前页面中图集列表
# print(pagealbum_list)
for lst in pagealbum_list: # 以此遍历当前页面中的每个图集
print("album_list:", lst)
# 图集使用的js异步加载图片，所以这里要用selenium加载动态页面
albumphoto_page = web_driver_page(lst)
# print(albumphoto_page)
if albumphoto_page != None:
tree0 = lxml.html.fromstring(albumphoto_page)
albumphoto_title = get_albumphoto_title(tree0) # 获取图集标题
print("Title:", albumphoto_title)
albumphoto_list = get_albumphoto_list(tree0) # 获取图集中的图片列表
for plst in albumphoto_list:
print("imgsrc:", plst)
download_picture(plst, albumphoto_title) # 下载图片
webspider_sleep = random.randint(1, 5) # 延时一个随机值，避免被服务器反爬
print("waiting {0} seconds".format(webspider_sleep))
time.sleep(webspider_sleep)
if page_list_idx < page_list_num: # 递归处理下一个页面
page_list_idx = page_list_idx + 1
requests_url = REQUEST_URL1.format(page_list_idx)
meizitu_webspider()
else:
return 0
运行爬虫
if __name__ == "__main__":
web_driver_init() # 初始化selenium
meizitu_webspider()
web_driver_exit() # 退出selenium
程序运行截图
项目文件截图
使用Python爬虫爬取网络美女图片
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