爬取 5K 解析度超清唯美桌布

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作者：孤鳥     連結：

https://segmentfault.com/a/1190000018527768

 

簡介

 

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，但你下定決定要換桌布的時候，又發現網上的桌布要麼解析度低，要麼帶有水印。

這裡有一款Mac下的小清新桌布神器Pap.er，可能是Mac下最好的桌布軟體，自帶5K超清解析度桌布，富有多種型別桌布，當我們想在Windows或者Linux下使用的時候，就可以考慮將5K超清解析度桌布爬取下來。

編寫思路

 

為了方便快速開發，我們使用python中的wxpy模組完成微信的基本操作。

首先，開啟Charles軟體，進行抓包。開啟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：

型別	地址
最新	https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per;_page=20
最熱	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

引數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。

抓完包之後，我們開始編寫5K桌布解析程式

# 爬取不同型別圖片
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)


    essay-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"}
    # 獲取圖片連結串列資料，json格式
    respond = requests.get(url, essay-headers=essay-headers)
    # 對json格式轉化為python物件
    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)

    # 開始下載並儲存5K解析度桌布
    for photo in photo_data:

        # 建立一個檔案夾存放我們下載的圖片(若存在則不用重新建立)
        if not os.path.exists('./' + str(type_id)):
            os.makedirs('./' + str(type_id))

        # 準備下載的圖片連結，5K超清桌布連結
        file_url = photo['urls']['raw']

        # 準備下載的圖片名稱,不包含副檔名
        file_name_only = file_url.split('/')
        file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1]

        # 準備儲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

根據不同型別的桌布，建立不同的檔案夾編號進行分類。

上面的Down_load()函式是下載檔案的意思，呼叫requests庫，具體程式碼如下：

# 檔案下載器
def Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count):
    essay-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, essay-headers=essay-headers, stream=True)) as response:
        chunk_size = 1024  # 單次請求最大值
        content_size = int(response.essay-headers['content-length'])  # 檔案總大小
        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=" ")

    # 下載完圖片後獲取圖片副檔名，併為其增加副檔名
    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超清桌布的大小，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。核心程式碼為file.write(data)。

下載完畢後，為了方便我們檢視檔案，所以需要給圖片新增對應的副檔名，比如jpg,png,gif，這裡使用到filetype庫對檔案進行解析，判斷其型別。

最後，開始在main中爬取5K高畫質桌布：

if __name__ == '__main__':

    # 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4
    # 爬取型別為3的圖片(女生),一共準備爬取100張
    print("程式已經開始執行,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

 

 

 

完整原始碼

專案原始碼在GitHub倉庫

https://github.com/shengqiangzhang/examples-of-web-crawlers

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