pythonx项目5.爬取5K分辨率超清唯美壁纸.zip

# 爬取5K分辨率超清唯美壁纸 ## 简介 壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界，有的人喜欢风景，有的人喜欢星空，有的人喜欢美女，有的人喜欢动物。然而，终究有一天你已经产生审美疲劳了，但你下定决定要换壁纸的时候，又发现网上的壁纸要么分辨率低，要么带有水印。 <br /> 这里有一款Mac下的小清新壁纸神器[Pap.er][3]，可能是Mac下最好的壁纸软件，**自带5K超清分辨率壁纸**，富有多种类型壁纸，当我们想在Windows或者Linux下使用的时候，就可以考虑将**5K超清分辨率壁纸**爬取下来。 ## 功能截图   ## 如何运行 ```bash # 跳转到当前目录 cd 目录名 # 先卸载依赖库 pip uninstall -y -r requirement.txt # 再重新安装依赖库 pip install -r requirement.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple # 开始运行 python main.py ``` ## 编写思路 首先，打开Charles软件，进行抓包。打开[Pap.er][3]，开始抓包。抓包分析结果如下： | 类型 | 地址 | | ---- | ------------------------------------------------------------ | | 最新 | https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per_page=20 | | 最热 | https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c69251c9b1c011c41bb97be?page=1&per_page=20 | | 女生 | https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81087e6aee28c541eefc26?page=1&per_page=20 | | 星空 | https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81f64c96fad8fe211f5367?page=1&per_page=20 | 参数`page`不用改动，`per_page`指的是每页提取的数量，也就是我们想要提取的图片数量。 抓完包之后，我们开始编写5K壁纸解析程序 ```python # 爬取不同类型图片 def crawler_photo(type_id, photo_count): # 最新 1, 最热 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"} # 获取图片链接列表数据，json格式 respond = requests.get(url, headers=headers) # 对json格式转化为python对象 photo_data = json.loads(respond.content) # 已经下载的图片张数 now_photo_count = 1 # 所有图片张数 all_photo_count = len(photo_data) # 开始下载并保存5K分辨率壁纸 for photo in photo_data: # 创建一个文件夹存放我们下载的图片(若存在则不用重新创建) if not os.path.exists('./' + str(type_id)): os.makedirs('./' + str(type_id)) # 准备下载的图片链接，5K超清壁纸链接 file_url = photo['urls']['raw'] # 准备下载的图片名称,不包含扩展名 file_name_only = file_url.split('/') file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1] # 准备保存到本地的完整路径 file_full_name = './' + str(type_id) + '/' + file_name_only # 开始下载图片 Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count) # 已经下载的图片数量加1 now_photo_count = now_photo_count + 1 ``` 根据不同类型的壁纸，创建不同的文件夹编号进行分类。 上面的`Down_load()`函数是下载文件的意思，调用`requests`库，具体代码如下： ```python # 文件下载器 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"} # 开始下载图片 with closing(requests.get(file_url, headers=headers, stream=True)) as response: chunk_size = 1024 # 单次请求最大值 content_size = int(response.headers['content-length']) # 文件总大小 data_count = 0 # 当前已传输的大小 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=" ") # 下载完图片后获取图片扩展名，并为其增加扩展名 file_type = filetype.guess(file_full_name) os.rename(file_full_name, file_full_name + '.' + file_type.extension) ``` `chunk_size`指的是单次请求的最大值，`content_size`指的就是我们下载5K超清壁纸的大小，为了能够直观显示下载情况，所以添加了下载进度条的显示效果。核心代码为`file.write(data)`。 下载完毕后，为了方便我们查看文件，所以需要给图片添加对应的扩展名，比如`jpg,png,gif`，这里使用到`filetype`库对文件进行解析，判断其类型。 最后，开始在main中爬取5K高清壁纸： ```python if __name__ == '__main__': # 最新 1, 最热 2, 女生 3, 星空 4 # 爬取类型为3的图片(女生),一共准备爬取100张 print("程序已经开始运行,请稍等……") crawler_photo(1, 100) crawler_photo(2, 100) crawler_photo(3, 100) crawler_photo(4, 100) ``` ### 赞赏