电脑壁纸看腻了,网上爬一波壁纸慢慢挑

前言

爬虫是python最常用的功能之一了,虽然不能凭爬虫这一项技能出去找一份高薪工作,但是平时拿来娱乐一下还是挺不错的。

其实只要学会python的基础知识,那爬虫写起来就很简单了,只要学会下面三个库,其他的就so easy了

  • requests(发送请求)
  • os(操作本地文件)
  • BeautifulSoup4(分析网页数据)

当然,如果会一些html知识,那就更好了。

准备工作

这次我们需要爬一波电脑壁纸,首先去网上找一个电脑壁纸的网站,我这里随便找了一个,名字叫ZOL桌面壁纸(不知道是不是正经网站)。

接着按自己的需求找壁纸了:首先选电脑壁纸,然后选择壁纸尺寸(我的电脑分辨率是1920x1080),最后选择按下载量排行(选择困难症的同学就跟我一样吧),这样就找到了我们的基础网址http://desk.zol.com.cn/1920x1080/hot_1.html

我的python版本是3.7.3

上面提到的三个库,如果本地没安装,就需要通过pip安装一下了,pip install requests, pip install os, pip install beautifulsoup4,注意:这里需要安装beautifulsoup4,如果直接安装beautifulsoup就会默认安装bs3,这个基本不用了。

使用bs4解析网页的时候需要使用解析器,当然bs4有自带的解析器,但是效率很低,这里我们使用lxml解析器,所以也要提前安装这个解析器,pip install lxml

分析网页

首页

我们需要下载这一页所有合集的图,首先右键第一张图,检查元素

检查元素

里面的这些li标签,就是对应上面的各个合集,li里a标签的链接就是点进去具体图片的链接,接着分析进去后的页面

子页面

我们需要1920x1080的真正图片,检查这个元素找到里面的链接

检查元素

找到链接以后进入得到我们需要下载的图片

检查元素

至此,我们已经找到第一个合集中第一张图片的下载地址,其他图片也是类似。接下来我们就需要编写爬虫,按照这个规则爬取所有图片。

编写爬虫

首先导入我们需要的库

import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup

接着编写我们主要的爬虫逻辑

def home():
    # 下载图片保存图片的基础地址
    base_path = 'D:/pythonWorkspace/background_pic/'
    # 网站的主地址
    base_url = 'http://desk.zol.com.cn'
    # 开始执行的首页地址,如果要下载第二页合集,可以将hot_2,依此类推
    url = 'http://desk.zol.com.cn/1920x1080/hot_1.html'
    # 请求得到首页文档
    response = requests.get(url)
    # 使用BeautifulSoup转成tag对象
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
    # 根据上面图二找到所有li
    list = soup.find_all(class_="photo-list-padding")
    # 遍历所有li,得到所有合集
    for index, li in enumerate(list):
        print('第'+str(index)+'个合集')
        # 得到子页面的href
        href = li.a['href']
        href = base_url + str(href)
        # name作为本地文件夹名字
        name = li.span.em.string
        file_path = base_path + str(name) + '/'
        # 创建文件夹
        create_file(file_path)
        # 请求子页面并转成Tag对象
        response = requests.get(href)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
        # 找到子页面所有合集图片
        show_img = soup.find('ul', id='showImg')
        # 有些网页没有showImg,这里特殊处理一下,否则会报错
        if show_img is None:
            continue
        children = show_img.children
        # 遍历子页面里的所有图片
        for i, child in enumerate(children):
            href = child.a['href']
            href = base_url + str(href)
            # 找到每张图片1920*1080
            response = requests.get(href)
            soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
            # 根据上面图四定位到1920*1080的图
            img1920 = soup.find(id='1920x1080')
            # 有些图片没有这个分辨率,判断一下
            if img1920:
                href = img1920['href']
                href = base_url + str(href)
                response = requests.get(href)
                soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
                # 得到图片的下载链接
                src = soup.body.img['src']
                # 开始下载
                download(i, src, file_path)

定义创建文件夹和下载方法,注意这两个方法要放在home()之前,否则home()方法里会提示找不到这两个方法的。

# 创建文件夹
def create_file(file_path):
    if os.path.exists(file_path) is False:
        os.makedirs(file_path)


# 下载图片并保存到本地指定位置
def download(index, url, file_path):
    try:
        out = requests.get(url)
        f = open(file_path+str(index)+'.jpg','ab')
        f.write(out.content)
        f.close()
        print('下载结束')
    except Exception as e:
        print(e)

最后执行mian方法

if __name__ == '__main__':
    home()

最后

看一下成果图

成果图
成果图

妈妈再也不用担心我没有电脑壁纸换了!

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,290评论 6 491
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,107评论 2 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 156,872评论 0 347
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,415评论 1 283
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,453评论 6 385
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,784评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,927评论 3 406
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,691评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,137评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,472评论 2 326
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,622评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,289评论 4 329
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,887评论 3 312
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,741评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,977评论 1 265
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,316评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,490评论 2 348