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爬取5K分辨率超清唯美壁紙
簡介
壁紙的選擇其實很大程度上能看出電腦主人的內心世界，有的人喜歡風景，有的人喜歡星空，有的人喜歡美女，有的人喜歡動物。然而，終究有一天你已經產生審美疲勞了，但你下定決定要換壁紙的時候，又發現網上的壁紙要么分辨率低，要么帶有水印。
這里有一款Mac下的小清新壁紙神器Pap.er，可能是Mac下最好的壁紙軟件，自帶5K超清分辨率壁紙，富有多種類型壁紙，當我們想在Windows或者Linux下使用的時候，就可以考慮將5K超清分辨率壁紙爬取下來。
編寫思路
首先，打開Charles軟件，進行抓包。打開Pap.er，開始抓包。(由於是Mac系統下的APP，所以非Mac系統的朋友可以直接看抓包結果)
抓包分析結果如下：
參數page不用改動，per_page指的是每頁提取的數量，也就是我們想要提取的圖片數量。
抓完包之后，我們開始編寫5K壁紙解析程序
# 爬取不同類型圖片
def crawler_photo(type_id, photo_count):
# 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4
if(type_id == 1):
url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per_page=' + str(photo_count)
elif(type_id == 2):
url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c69251c9b1c011c41bb97be?page=1&per_page=' + str(photo_count)
elif(type_id == 3):
url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81087e6aee28c541eefc26?page=1&per_page=' + str(photo_count)
elif(type_id == 4):
url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81f64c96fad8fe211f5367?page=1&per_page=' + str(photo_count)
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
# 獲取圖片鏈接列表數據，json格式
respond = requests.get(url, headers=headers)
# 對json格式轉化為python對象
photo_data = json.loads(respond.content)
# 已經下載的圖片張數
now_photo_count = 1
# 所有圖片張數
all_photo_count = len(photo_data)
# 開始下載並保存5K分辨率壁紙
for photo in photo_data:
# 創建一個文件夾存放我們下載的圖片(若存在則不用重新創建)
if not os.path.exists('./' + str(type_id)):
os.makedirs('./' + str(type_id))
# 准備下載的圖片鏈接，5K超清壁紙鏈接
file_url = photo['urls']['raw']
# 准備下載的圖片名稱,不包含擴展名
file_name_only = file_url.split('/')
file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1]
# 准備保存到本地的完整路徑
file_full_name = './' + str(type_id) + '/' + file_name_only
# 開始下載圖片
Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count)
# 已經下載的圖片數量加1
now_photo_count = now_photo_count + 1
根據不同類型的壁紙，創建不同的文件夾編號進行分類。
上面的Down_load()函數是下載文件的意思，調用requests庫，具體代碼如下：
# 文件下載器
def Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count):
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
# 開始下載圖片
with closing(requests.get(file_url, headers=headers, stream=True)) as response:
chunk_size = 1024 # 單次請求最大值
content_size = int(response.headers['content-length']) # 文件總大小
data_count = 0 # 當前已傳輸的大小
with open(file_full_name, "wb") as file:
for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
file.write(data)
done_block = int((data_count / content_size) * 50)
data_count = data_count + len(data)
now_jd = (data_count / content_size) * 100
print("\r %s：[%s%s] %d%% %d/%d" % (file_full_name, done_block * '█', ' ' * (50 - 1 - done_block), now_jd, now_photo_count, all_photo_count), end=" ")
# 下載完圖片后獲取圖片擴展名，並為其增加擴展名
file_type = filetype.guess(file_full_name)
os.rename(file_full_name, file_full_name + '.' + file_type.extension)
chunk_size指的是單次請求的最大值，content_size指的就是我們下載5K超清壁紙的大小，為了能夠直觀顯示下載情況，所以添加了下載進度條的顯示效果。核心代碼為file.write(data)。
下載完畢后，為了方便我們查看文件，所以需要給圖片添加對應的擴展名，比如jpg,png,gif，這里使用到filetype庫對文件進行解析，判斷其類型。
最后，開始在main中爬取5K高清壁紙：
if __name__ == '__main__':
# 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4
# 爬取類型為3的圖片(女生),一共准備爬取100張
print("程序已經開始運行,請稍等……")
crawler_photo(1, 100)
crawler_photo(2, 100)
crawler_photo(3, 100)
crawler_photo(4, 100)
使用教程
- 確保以下庫均已安裝：
# 如果沒有安裝，請使用pip install module安裝
import requests
import filetype
import os
import json
from contextlib import closing
演示圖片
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