手把手带你用python爬取小姐姐私房照
目录
- 如何用Python搞到小姐姐私房照
- 目标站点
- 开发环境
- 效果预览
- 正式教程
- 一、第三方库安装
- 二、爬虫的基本套路
- 分析目标站点
- 请求网站获取数据
- 解析数据
- 保存数据
- 写在最后
如何用Python搞到小姐姐私房照
本文纯技术角度出发,教你如何用Python爬虫获取百度图库海量照片——技术无罪。
学会获取小姐姐私房照同理可得也能获取其他的照片,技术原理是一致的。
目标站点
百度图片使用关键字搜索 小姐姐私房照
https://image.baidu.com/
开发环境
- 系统:Windows10 64位
- Python版本:Python3.6.5(Python3以上版本即可)
- IDE:Pycharm(非必须,其实你完全可以记事本写代码)
- 第三方库:requests、jsonpath
效果预览
网页私房照
代码爬取效果
正式教程
一、第三方库安装
在确保你正确安装了Python解释器之后,我们还需要安装几个第三方库,命令如下**[在终端中安装即可]**:
HTTP请求库:
pip3 install requests
JSON数据解析库:
pip3 install jsonpath
二、爬虫的基本套路
- 不管是爬取哪类网站,在爬虫中基本都遵循以下的基本套路:
请求数据 → 获取响应内容 → 解析内容 → 保存数据
- 当然,以上步骤是代码的编写思路,实际操作中应该还要添加一个前置步骤,所以完整流程如下:
分析目标站点 → 请求网站获取数据 → 解析内容 → 保存数据
分析目标站点
快速的分析目标站点就很容易发现百度图库的图片资源是通过AJAX加载的,所以我们要请求的链接并非浏览器地址栏链接,而是ajax加载的数据包的资源路径,如图:
那么问题来了,如何获取到这些数据包的地址?其实很简单,如图所示:
请求网站获取数据
编写代码请求资源,这里有一点需要注意:请求头必须携带,否则有可能请求失败导致报错。
import requests # 导包 # 构建请求头,把爬虫程序伪装成正常的浏览器用户 headers = { 'sec-fetch-dest': 'image', 'Host': 'image.baidu.com', 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36 Edg/89.0.774.50', } # 资源包的url链接 url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resultjson_com&logid=10913526997707526921&ipn=rj&ct=201326592&is=&fp=result&queryWord=%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90%E7%A7%81%E6%88%BF%E7%85%A7&cl=2&lm=-1&ie=utf-8&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=&hd=&latest=©right=&word=%E5%B0%8F%E5%A7%90%E5%A7%90%E7%A7%81%E6%88%BF%E7%85%A7&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&fr=&expermode=&force=&pn=210&rn=30&gsm=d2&1616553658252=' # 构建请求 response = requests.get(url,headers=headers) # 查看状态码 print(response.status_code) # 获取原始数据 response.json()
解析数据
上述代码最终获取到的数据是json数据,也就是我们Python中常说的字典,它长这样:
{ "queryEnc":"%D0%A1%BD%E3%BD%E3%CB%BD%B7%BF%D5%D5", "queryExt":"小姐姐私房照", "listNum":758, "displayNum":8392, "gsm":"f0", "bdFmtDispNum":"约8,390", "bdSearchTime":"", "isNeedAsyncRequest":0, "bdIsClustered":"1", "data":[ Object{...}, # 没张私房照对应的详细信息,其中就有图片的URL Object{...}, ··· }
既然它是一个字典,我们当然是可以使用Python中的键值索引方式获取到想要的数据,但是此方法太笨,这里介绍一种更加高明的方式,使用jsonpath解析数据
# 这一行代码便可以获取到所有图片的URL,返回的是一个列表,遍历即可拿到每一个URL imgs = jsonpath.jsonpath(json_data, '$..middleURL')
使用requests请求图片URL,获取图片数据
image_data = requests.get(page_url).content
保存数据
使用Python中的文件对象,保存图片,图片名字使用时间戳命名,避免图片重名
with open('imgs/' + datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S%f") + '.jpg', 'wb') as f: f.write(image_data)
写在最后
到这整个儿爬虫程序就写完了。
当然,当前的这个只能爬取一个资源包中的数据,要爬取多个资源包或者说全部资源包的数据也是很简单的,只需要分析分析资源包的URL变化规律就不难发现其中的某个关键字变化,灵活改变该关键字就可以不断爬取。
文章正文到这里已经结束了,只是想感谢一些阅读我文章的人。
我退休后一直在学习如何写文章,说实在的,每次我在后台看到一些读者的回应就会觉得很欣慰,于是我想把我收藏的一些编程干货贡献给大家,回馈每一个读者,希望能帮到你们。
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