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如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取

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如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取

这篇文章主要介绍如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!

分析网站

网址如下:

https://www.aihanfu.com/zixun/tushang-1/

这是第一页的网址,根据观察,第二页网址也就是上述网站序号1变成了2,依次类推,就可以访问全部页数。

如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取

根据图示,我们需要获得每个子网站的链接,也就是href中网址,然后进入每个网址,寻找图片网址,在下载就行了。

子链接获取

为了获取上图中的数据,我们可以用soup或者re或者xpath等方法都可以,本文中小编使用xpath来定位,编写定位函数,获得每个子网站链接,然后返回主函数,这里使用了一个技巧,在for循环中,可以看看!

def get_menu(url, heades):    """    根据每一页的网址    获得每个链接对应的子网址    params: url 网址    """    r = requests.get(url, headers=headers)    if r.status_code == 200:        r.encoding = r.apparent_encoding        html = etree.HTML(r.text)        html = etree.tostring(html)        html = etree.fromstring(html)        # 查找每个子网址对应的链接, 然后返回        children_url = html.xpath('//div[@class="news_list"]//article/figure/a/@href')        for _ in children_url:            yield _

获取标题和图片地址

为了尽量多的采集数据,我们把标签和图片地址采集一下,当然如果其他项目需要采集发布者和时间,也是可以做到多的,本篇就不再展开。

如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取

我们点开一个网址链接,如上图所示,可以发现标题在head的节点里面,获取标题是为创建文件夹时使用。

代码如下:

def get_page(url, headers):    """    根据子页链接,获得图片地址,然后打包下载    params: url 子网址    """    r = requests.get(url, headers=headers)    if r.status_code == 200:        r.encoding = r.apparent_encoding        html = etree.HTML(r.text)        html = etree.tostring(html)        html = etree.fromstring(html)        # 获得标题        title = html.xpath(r'/汉服/'    if not os.path.exists(path):        os.mkdir(path)        os.chdir(path)    else:        os.chdir(path)    # url = 'http://www.aihanfu.com/zixun/tushang-1/'    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'                             ' AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'                             ' Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36'}    for _ in range(1, 50):        url = 'http://www.aihanfu.com/zixun/tushang-{}/'.format(_)        for _ in get_menu(url, headers):            get_page(_, headers)  # 获得一页

至此我们已经完成了所有环节,关于爬虫的文章,小编已经不止一次的介绍了,一方面是希望大家可以多多熟悉爬虫技巧,另外一方面小编认为爬虫是数据分析、数据挖掘的基础。没有爬虫获取数据,何来数据分析。

以上是“如何使用python百行代码实现汉服圈图片爬取”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注编程网行业资讯频道!

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