Python批量爬取美女写真集,只需27行代码,实现多页爬取!

兄弟们,上一个系列大家多少有点不太喜欢,那今天上点不一样的。

 

 

来吧,直接整活~

先准备一下

首先咱们需要安装一下这两个第三方模块

requests >>>  # pip install requests
parsel   >>>  # pip install parsel

不会安装的小伙伴,键盘按住win+r 在弹出来的运行框 输入cmd 按确定,然后弹出黑色的框框,即命令提示符窗口,输入上面的注释 ,然后按回车即可安装成功。

 

 

 

实现步骤

第一步:找数据对应的链接地址
第二步:python代码发送指定地址的请求
第三步:数据解析(筛选 过滤咱们需要的数据)

解析了每一个相册地址之后

  1. a 创建每一个相册的文件夹
  2. b 请求每一个相册详情页
    (1) 发送请求
    (2) 解析数据 提取图片链接
    (3) 依次请求图片

第四步:保存数据

代码部分

import requests
import parsel   # 解析数据
import os
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for page in range(1, 12):
    response = requests.get(f'https://www.jdlingyu.com/tag/%e8%85%bf%e6%8e%a7/page/{page}')
    # <Response [200]>: 请求成功
    # 静态页面的网页源代码
    # 把静态页面的 字符串 变成可选的对象
    selector = parsel.Selector(response.text)
    # 3. 数据解析(筛选 过滤咱们需要的数据)
    # re: 可以直接提取网页字符串数据
    # css / xpath: 通过HTML标签进行提取
    lis = selector.xpath("//ul[@class='b2_gap ']/li")
    for li in lis:
        # text(): 提取标签的文本内容
        title = li.xpath('.//h2/a/text()').get()
        print(f'-------------正在爬取{title}-------------')
        # a 如果当前文件夹不存在 那么就新建一个
        if not os.path.exists('./img/'+title):
            os.mkdir('./img/'+title)
        # 每一个相册所在的 网页地址
        # 获取a标签属性内容 /@src
        href = li.xpath('.//h2/a/@href').get()
        # b 请求每一个相册详情页
        data_html = requests.get(href).text
        # 把字符串对象转变为 可选的selector对象
        selector_2 = parsel.Selector(data_html)
        img_p = selector_2.xpath('//div[@class="entry-content"]/p')
        for img in img_p:
            # (2) 解析数据 提取图片链接
            img_list = img_p.xpath('.//img/@src').getall()
            for img_1 in img_list:
                # content: 获取二进制数据 图片 视频 音频
                # 文本: text
                try:
                    img_data = requests.get(img_1).content
                # 图片文件名
                except:
                    continue
                img_name = img_1.split('/')[-1]
                with open(f'img\\{title}\\{img_name}', mode='wb') as f:
                    f.write(img_data)
                    print('下载完成:', img_name)

 

 

效果展示

 

 

 

 


这个分类总共是12页,我就不全部展示了,大家可以自己去试试!

posted @ 2022-04-28 18:55  轻松学Python  阅读(698)  评论(0编辑  收藏  举报