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Python爬虫入门教程 2-100 妹子图网站爬取

程序员文章站 2022-06-22 13:06:36
前言 从今天开始就要撸起袖子,直接写Python爬虫了,学习语言最好的办法就是有目的的进行,所以,接下来我将用10+篇的博客,写 这一件事情。希望可以做好。 为了写好爬虫,我们需要准备一个火狐浏览器,还需要准备抓包工具,抓包工具,我使用的是CentOS自带的tcpdump,加上wireshark , ......

前言

从今天开始就要撸起袖子,直接写python爬虫了,学习语言最好的办法就是有目的的进行,所以,接下来我将用10+篇的博客,写爬图片这一件事情。希望可以做好。

为了写好爬虫,我们需要准备一个火狐浏览器,还需要准备抓包工具,抓包工具,我使用的是centos自带的tcpdump,加上wireshark ,这两款软件的安装和使用,建议你还是学习一下,后面我们应该会用到。

网络请求模块requests

python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests。

安装requests

打开终端:使用命令

pip3 install requests

等待安装完毕即可使用

接下来在终端中键入如下命令

# mkdir demo  
# cd demo
# touch down.py

上面的linux命令是 创建一个名称为demo的文件夹,之后创建一个down.py文件,你也可以使用gui工具,像操作windows一样,右键创建各种文件。

为了提高在linux上的开发效率,我们需要安装一个visual studio code 的开发工具

对于怎么安装vscode,参考官方的https://code.visualstudio.com/docs/setup/linux 有详细的说明。

对于centos则如下:

sudo rpm --import https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc
sudo sh -c 'echo -e "[code]\nname=visual studio code\nbaseurl=https://packages.microsoft.com/yumrepos/vscode\nenabled=1\ngpgcheck=1\ngpgkey=https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc" > /etc/yum.repos.d/vscode.repo'

然后用yum命令安装

yum check-update
sudo yum install code

安装成功之后,在你的centos中会出现如下画面

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接着说我们上面的操作 ,因为我们这边是用gnome图形界面,所以后面的有些操作,我直接用windows的操作风格讲解了

打开软件>文件>打开文件>找到我们刚刚创建的down.py文件

之后,在vscode里面输入

import requests   #导入模块

def run():        #声明一个run方法
    print("跑码文件")    #打印内容

if __name__ == "__main__":   #主程序入口
    run()    #调用上面的run方法
        

tips:本教程不是python3的基础入门课,所以有些编码基础,默认你懂,比如python没有分号结尾,需要对齐格式。我会尽量把注释写的完整

按键盘上的ctrl+s保存文件,如果提示权限不足,那么按照提示输入密码即可

通过终端进入demo目录,然后输入

python3 down.py

显示如下结果,代表编译没有问题

[root@bogon demo]# python3 down.py
跑码文件

接下来,我们开始测试requests模块是否可以使用

修改上述代码中的

import requests

def run():
    response = requests.get("http://www.baidu.com")
    print(response.text)

if __name__ == "__main__":
    run()
        

运行结果(出现下图代表你运行成功了):

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接下来,我们实际下载一张图片试试,比如下面这张图片

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修改代码,在这之前,我们修改一些内容

由于每次修改文件,都提示必须管理员权限,所以你可以使用linux命令修改权限。

[root@bogon linuxboy]# chmod -r 777 demo/

import requests

def run():
    response = requests.get("http://www.newsimg.cn/big201710leaderreports/xibdj20171030.jpg") 
    with open("xi*.jpg","wb") as f :
        f.write(response.content)   
        f.close

if __name__ == "__main__":
    run()

运行代码之后,发现在文件夹内部生成了一个文件

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但是打开文件之后发现,这个文件并不能查阅,这代表这个文件压根没有下载下来

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我们继续修改代码,因为有的服务器图片,都做了一些限制,我们可以用浏览器打开,但是使用python代码并不能完整的下载下来。

修改代码

import requests

def run():
    # 头文件,header是字典类型
    headers = {
        "host":"www.newsimg.cn",
        "user-agent":"mozilla/5.0 (windows nt 10.0; wow64) applewebkit/537.36 (khtml, like gecko) chrome/63.0.3239.26 safari/537.36 core/1.63.5383.400 qqbrowser/10.0.1313.400"
    }
    response = requests.get("http://www.newsimg.cn/big201710leaderreports/xibdj20171030.jpg",headers=headers) 
    with open("xi*.jpg","wb") as f :
        f.write(response.content)   
        f.close

if __name__ == "__main__":
    run()
        

好了,这次在终端编译一下python文件

python3 down.py

发现图片下载下来了

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我们重点查看上述代码中 requests.get部分,添加了一个headers的实参。这样我们程序就下载下来了完整的图片。

python爬虫页面分析

有了上面这个简单的案例,我们接下来的操作就变的简单多了。爬虫是如何进行的呢?

输入域名->下载源代码->分析图片路径->下载图片

上面就是他的步骤

输入域名

我们今天要爬的网站叫做 http://www.meizitu.com/a/pure.html

为啥爬取这个网站,因为好爬。

好了,接下来分析这个页面

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做爬虫很重要的一点,就是你要找到分页的地方,因为有分页代表着有规律,有规律,我们就好爬了(可以做的更智能一些,输入首页网址,爬虫自己就能分析到这个网站中的所有地址)

上面图片中,我们发现了分页,那么找规律吧

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使用火狐浏览器的开发者工具,发现分页规律

http://www.meizitu.com/a/pure_1.html
http://www.meizitu.com/a/pure_2.html
http://www.meizitu.com/a/pure_3.html
http://www.meizitu.com/a/pure_4.html

好了,接下来用python实现这部分(以下写法有部分面向对象的写法,没有基础的同学,请百度找些基础来看,不过对于想学习的你来说,这些简单极了)

import requests
all_urls = []  #我们拼接好的图片集和列表路径
class spider():
    #构造函数,初始化数据使用
    def __init__(self,target_url,headers):
        self.target_url = target_url
        self.headers = headers

    #获取所有的想要抓取的url
    def geturls(self,start_page,page_num):
        
        global all_urls
        #循环得到url
        for i in range(start_page,page_num+1):
            url = self.target_url  % i
            all_urls.append(url)

if __name__ == "__main__":
    headers = {
            'user-agent': 'mozilla/5.0 (x11; linux x86_64; rv:52.0) gecko/20100101 firefox/52.0',
            'host':'www.meizitu.com'
    }
    target_url = 'http://www.meizitu.com/a/pure_%d.html' #图片集和列表规则
    
    spider = spider(target_url,headers)
    spider.geturls(1,16)
    print(all_urls)
        

上面的代码,可能需要有一定的python基础可以看懂,不过你其实仔细看一下,就几个要点

第一个是 class spider(): 我们声明了一个类,然后我们使用 def __init__去声明一个构造函数,这些我觉得你找个教程30分钟也就学会了。

拼接url,我们可以用很多办法,我这里用的是最直接的,字符串拼接。

注意上述代码中有一个全局的变量 all_urls 我用它来存储我们的所有分页的url

接下来,是爬虫最核心的部分代码了

我们需要分析页面中的逻辑。首先打开 http://www.meizitu.com/a/pure_1.html ,右键审查元素。

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发现上图红色框框里面的链接

点击图片之后,发现进入一个图片详情页面,发现竟然是一组图片,那么现在的问题是

我们要解决第一步,需要在 http://www.meizitu.com/a/pure_1.html 这种页面中爬取所有的 http://www.meizitu.com/a/5585.html 这种地址

这里我们采用多线程的方式爬取(这里还用了一种设计模式,叫观察者模式)

import threading   #多线程模块
import re #正则表达式模块
import time #时间模块

首先引入三个模块,分别是多线程,正则表达式,时间模块

新增加一个全局的变量,并且由于是多线程操作,我们需要引入线程锁

all_img_urls = []       #图片列表页面的数组

g_lock = threading.lock()  #初始化一个锁  

声明一个生产者的类,用来不断的获取图片详情页地址,然后添加到 all_img_urls 这个全局变量中

#生产者,负责从每个页面提取图片列表链接
class producer(threading.thread):   

    def run(self):
        headers = {
            'user-agent': 'mozilla/5.0 (x11; linux x86_64; rv:52.0) gecko/20100101 firefox/52.0',
            'host':'www.meizitu.com'
        }
        global all_urls
        while len(all_urls) > 0 :
            g_lock.acquire()  #在访问all_urls的时候,需要使用锁机制
            page_url = all_urls.pop()   #通过pop方法移除最后一个元素,并且返回该值
            
            g_lock.release() #使用完成之后及时把锁给释放,方便其他线程使用
            try:
                print("分析"+page_url)   
                response = requests.get(page_url , headers = headers,timeout=3)
                all_pic_link = re.findall('<a target=\'_blank\' href="(.*?)">',response.text,re.s)   
                global all_img_urls
                g_lock.acquire()   #这里还有一个锁
                all_img_urls += all_pic_link   #这个地方注意数组的拼接,没有用append直接用的+=也算是python的一个新语法吧
                print(all_img_urls)
                g_lock.release()   #释放锁
                time.sleep(0.5)
            except:
                pass

上述代码用到了继承的概念,我从threading.thread中继承了一个子类,继承的基础学习,你可以去翻翻 http://www.runoob.com/python3/python3-class.html 菜鸟教程就行。

线程锁,在上面的代码中,当我们操作all_urls.pop()的时候,我们是不希望其他线程对他进行同时操作的,否则会出现意外,所以我们使用g_lock.acquire()锁定资源,然后使用完成之后,记住一定要立马释放g_lock.release(),否则这个资源就一直被占用着,程序无法进行下去了。

匹配网页中的url,我使用的是正则表达式,后面我们会使用其他的办法,进行匹配。

re.findall()方法是获取所有匹配到的内容,正则表达式,你可以找一个30分钟入门的教程,看看就行。

代码容易出错的地方,我放到了

try: except: 里面,当然,你也可以自定义错误。

如果上面的代码,都没有问题,那么我们就可以在程序入口的地方编写

for x in range(2):
    t = producer()
    t.start()
        

执行程序,因为我们的producer继承自threading.thread类,所以,你必须要实现的一个方法是 def run 这个我相信在上面的代码中,你已经看到了。然后我们可以执行啦~~~

运行结果:

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这样,图片详情页面的列表就已经被我们存储起来了。

接下来,我们需要执行这样一步操作,我想要等待图片详情页面全部获取完毕,在进行接下来的分析操作。

这里增加代码

#threads= []   
#开启两个线程去访问
for x in range(2):
    t = producer()
    t.start()
    #threads.append(t)

# for tt in threads:
#     tt.join()

print("进行到我这里了")

注释关键代码,运行如下

[linuxboy@bogon demo]$ python3 down.py
分析http://www.meizitu.com/a/pure_2.html
分析http://www.meizitu.com/a/pure_1.html
进行到我这里了
['http://www.meizitu.com/a/5585.html', 

把上面的tt.join等代码注释打开

[linuxboy@bogon demo]$ python3 down.py
分析http://www.meizitu.com/a/pure_2.html
分析http://www.meizitu.com/a/pure_1.html
['http://www.meizitu.com/a/5429.html', ......
进行到我这里了

发现一个本质的区别,就是,我们由于是多线程的程序,所以,当程序跑起来之后,print("进行到我这里了")不会等到其他线程结束,就会运行到,但是当我们改造成上面的代码之后,也就是加入了关键的代码 tt.join() 那么主线程的代码会等到所以子线程运行完毕之后,在接着向下运行。这就满足了,我刚才说的,先获取到所有的图片详情页面的集合,这一条件了。

join所完成的工作就是线程同步,即主线程遇到join之后进入阻塞状态,一直等待其他的子线程执行结束之后,主线程在继续执行。这个大家在以后可能经常会碰到。

下面编写一个消费者/观察者,也就是不断关注刚才我们获取的那些图片详情页面的数组。

添加一个全局变量,用来存储获取到的图片链接

pic_links = []            #图片地址列表
#消费者
class consumer(threading.thread) : 
    def run(self):
        headers = {
            'user-agent': 'mozilla/5.0 (x11; linux x86_64; rv:52.0) gecko/20100101 firefox/52.0',
            'host':'www.meizitu.com'
        }
        global all_img_urls   #调用全局的图片详情页面的数组
        print("%s is running " % threading.current_thread)
        while len(all_img_urls) >0 : 
            g_lock.acquire()
            img_url = all_img_urls.pop()
            g_lock.release()
            try:
                response = requests.get(img_url , headers = headers )
                response.encoding='gb2312'   #由于我们调用的页面编码是gb2312,所以需要设置一下编码
                title = re.search('<title>(.*?) | 妹子图</title>',response.text).group(1)
                all_pic_src = re.findall('<img alt=.*?src="(.*?)" /><br />',response.text,re.s)
                
                pic_dict = {title:all_pic_src}   #python字典
                global pic_links
                g_lock.acquire()
                pic_links.append(pic_dict)    #字典数组
                print(title+" 获取成功")
                g_lock.release()
                
            except:
                pass
            time.sleep(0.5)

看到没有,上面的代码其实和我们刚才写的极其相似,后面,我会在github上面把这部分代码修改的更加简洁一些,不过这才是第二课,后面我们的路长着呢。

代码中比较重要的一些部分,我已经使用注释写好了,大家可以直接参考。大家一定要注意我上面使用了两个正则表达式,分别用来匹配title和图片的url这个title是为了后面创建不同的文件夹使用的,所以大家注意吧。

#开启10个线程去获取链接
for x in range(10):
    ta = consumer()
    ta.start()

运行结果:

[linuxboy@bogon demo]$ python3 down.py
分析http://www.meizitu.com/a/pure_2.html
分析http://www.meizitu.com/a/pure_1.html
['http://www.meizitu.com/a/5585.html', ......
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
进行到我这里了
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
<function current_thread at 0x7f7caef851e0> is running 
清纯美如画,摄影师的御用麻豆 获取成功
宅男女神叶梓萱近日拍摄一组火爆写真 获取成功
美(bao)胸(ru)女王带来制服诱惑 获取成功
每天睁开眼看到美好的你,便是幸福 获取成功
可爱女孩,愿暖风呵护纯真和执着 获取成功
清纯妹子如一缕阳光温暖这个冬天 获取成功 .....

是不是感觉距离成功有进了一大步

接下来就是,我们开篇提到的那个存储图片的操作了,还是同样的步骤,写一个自定义的类

class downpic(threading.thread) :

    def run(self):
        headers = {
            'user-agent': 'mozilla/5.0 (x11; linux x86_64; rv:52.0) gecko/20100101 firefox/52.0',
            'host':'mm.chinasareview.com'
        
        }
        while true:   #  这个地方写成死循环,为的是不断监控图片链接数组是否更新
            global pic_links
            # 上锁
            g_lock.acquire()
            if len(pic_links) == 0:   #如果没有图片了,就解锁
                # 不管什么情况,都要释放锁
                g_lock.release()
                continue
            else:
                pic = pic_links.pop()
                g_lock.release()
                # 遍历字典列表
                for key,values in  pic.items():
                    path=key.rstrip("\\")
                    is_exists=os.path.exists(path)
                    # 判断结果
                    if not is_exists:
                        # 如果不存在则创建目录
                        # 创建目录操作函数
                        os.makedirs(path) 
                
                        print (path+'目录创建成功')
                        
                    else:
                        # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在
                        print(path+' 目录已存在') 
                    for pic in values :
                        filename = path+"/"+pic.split('/')[-1]
                        if os.path.exists(filename):
                            continue
                        else:
                            response = requests.get(pic,headers=headers)
                            with open(filename,'wb') as f :
                                f.write(response.content)
                                f.close

我们获取图片链接之后,就需要下载了,我上面的代码是首先创建了一个之前获取到title的文件目录,然后在目录里面通过下面的代码,去创建一个文件。

涉及到文件操作,引入一个新的模块

import os  #目录操作模块
# 遍历字典列表
for key,values in  pic.items():
    path=key.rstrip("\\")
    is_exists=os.path.exists(path)
    # 判断结果
    if not is_exists:
        # 如果不存在则创建目录
        # 创建目录操作函数
        os.makedirs(path) 

        print (path+'目录创建成功')
        
    else:
        # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在
        print(path+' 目录已存在') 
    for pic in values :
        filename = path+"/"+pic.split('/')[-1]
        if os.path.exists(filename):
            continue
        else:
            response = requests.get(pic,headers=headers)
            with open(filename,'wb') as f :
                f.write(response.content)
                f.close

因为我们的图片链接数组,里面存放是的字典格式,也就是下面这种格式

[{"妹子图1":["http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/01.jpg","http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/02.jpg"."http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/03.jpg"]},{"妹子图2":["http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/01.jpg","http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/02.jpg"."http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/03.jpg"]},{"妹子图3":["http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/01.jpg","http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/02.jpg"."http://mm.chinasareview.com/wp-content/uploads/2016a/08/24/03.jpg"]}]

需要先循环第一层,获取title,创建目录之后,在循环第二层去下载图片,代码中,我们在修改一下,把异常处理添加上。

try:
    response = requests.get(pic,headers=headers)
    with open(filename,'wb') as f :
        f.write(response.content)
        f.close
except exception as e:
    print(e)
    pass

然后在主程序中编写代码

#开启10个线程保存图片
for x in range(10):
    down = downpic()
    down.start()
        

运行结果:

[linuxboy@bogon demo]$ python3 down.py
分析http://www.meizitu.com/a/pure_2.html
分析http://www.meizitu.com/a/pure_1.html
['http://www.meizitu.com/a/5585.html', 'http://www.meizitu.com/a/5577.html', 'http://www.meizitu.com/a/5576.html', 'http://www.meizitu.com/a/5574.html', 'http://www.meizitu.com/a/5569.html', .......
<function current_thread at 0x7fa5121f2268> is running 
<function current_thread at 0x7fa5121f2268> is running 
<function current_thread at 0x7fa5121f2268> is running 
进行到我这里了
清纯妹子如一缕阳光温暖这个冬天 获取成功
清纯妹子如一缕阳光温暖这个冬天目录创建成功
可爱女孩,愿暖风呵护纯真和执着 获取成功
可爱女孩,愿暖风呵护纯真和执着目录创建成功
超美,纯纯的你与蓝蓝的天相得益彰 获取成功
超美,纯纯的你与蓝蓝的天相得益彰目录创建成功
美丽冻人,雪地里的跆拳道少女 获取成功
五官精致的美眉,仿佛童话里的公主 获取成功
有自信迷人的笑容,每天都是灿烂的 获取成功
五官精致的美眉,仿佛童话里的公主目录创建成功
有自信迷人的笑容,每天都是灿烂的目录创建成功
清纯美如画,摄影师的御用麻豆 获取成功

文件目录下面同时出现

Python爬虫入门教程 2-100 妹子图网站爬取

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好了,今天的一个简单的爬虫成了

最后我们在代码的头部写上

# -*- coding: utf-8 -*-   

防止出现 non-ascii character 'xe5' in file报错问题。

最后放上github代码地址:

https://github.com/wangdezhen/pythonspider2018.git