1.py?爬图片源n爬?ͼƬԴ??
2.如何用Python做爬虫？
3.手把手教你爬取天堂网1920*1080大（批量下载）——理论篇
4.Python爬虫下载MM131网美女
5.如何用python爬取京东商城商品大图?
6.原神各角色Pixiv涩图统计(二) Python爬虫爬取Pixiv上各角色涩图并统计.

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       Python，一种简洁且功能强大的图片编程语言，以其二十年的代码发展历史和成熟的特性，为各种任务提供了便捷。爬图片源n爬它的图片语法清晰，支持多种编程范式，代码fastboot 命令源码如命令式、爬图片源n爬面向对象、图片函数式等，代码并内置垃圾回收机制。爬图片源n爬Python常用于脚本编写和系统管理，图片且在各种平台上都能运行，代码可通过工具如py2exe等转换为独立程序。爬图片源n爬

       今年，图片社交网络上最火的代码并非名人，而是卡通形象小猪佩奇，尤其在短视频和社交网络上迅速走红。网络上涌现了关于小猪佩奇的绘画教程，其中九步画法尤其受到关注。博主尝试用Python的turtle模块，也就是海龟绘图，来挑战绘制小猪佩奇，尽管Python并非绘图专长，但这种跨领域的尝试富有挑战性。

       博主的海龟作图思路是先设定画板大小，颜色和笔触，然后依次画出小猪佩奇的各个部位。turtle模块通过控制海龟在屏幕上的移动和绘画，使得简单指令就能创造出复杂的图像，是初学者学习Python的有趣方式。以下是一部分代码示例：

       对于Python的学习路径，分为基础、进阶和项目实战阶段。基础阶段包括理解Python和面向对象编程，进阶则涉及Linux、Web开发工具和部署技术，框架阶段则学习如web.py、Django和Flask等。社区源码系统实战项目则涵盖了个人博客、微信开发和企业应用等。

       想要快速掌握Python，可以加入学习裙++获取更多资源和支持。Python的应用广泛，适合web开发、爬虫，对运维人员的自动化运维和测试也有帮助，而大数据分析和科学计算则需要专业背景，机器学习和人工智能则对学历和数学能力有较高要求。

如何用Python做爬虫？

       åœ¨æˆ‘们日常上网浏览网页的时候，经常会看到一些好看的图片，我们就希望把这些图片保存下载，或者用户用来做桌面壁纸，或者用来做设计的素材。

       æˆ‘们最常规的做法就是通过鼠标右键，选择另存为。但有些图片鼠标右键的时候并没有另存为选项，还有办法就通过就是通过截图工具截取下来，但这样就降低图片的清晰度。好吧其实你很厉害的，右键查看页面源代码。

       æˆ‘们可以通过python æ¥å®žçŽ°è¿™æ ·ä¸€ä¸ªç®€å•çš„爬虫功能，把我们想要的代码爬取到本地。下面就看看如何使用python来实现这样一个功能。

       å…·ä½“步骤

       èŽ·å–整个页面数据首先我们可以先获取要下载图片的整个页面信息。

       getjpg.py

       #coding=utf-8import urllibdef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return html

       html = getHtml("blogs.com/fnng/archive////.html

       å‡å¦‚我们百度贴吧找到了几张漂亮的壁纸，通过到前段查看工具。找到了图片的地址，如：src=”/forum......jpg”pic_ext=”jpeg”

       ä¿®æ”¹ä»£ç å¦‚下：

       import reimport urllibdef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)    return imglist      

       html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       æˆ‘们又创建了getImg()函数，用于在获取的整个页面中筛选需要的图片连接。re模块主要包含了正则表达式：

       re.compile() å¯ä»¥æŠŠæ­£åˆ™è¡¨è¾¾å¼ç¼–译成一个正则表达式对象.

       re.findall() æ–¹æ³•è¯»å–html ä¸­åŒ…含 imgre（正则表达式）的数据。

       è¿è¡Œè„šæœ¬å°†å¾—到整个页面中包含图片的URL地址。

       3.将页面筛选的数据保存到本地

       æŠŠç­›é€‰çš„图片地址通过for循环遍历并保存到本地，代码如下：

       #coding=utf-8import urllibimport redef getHtml(url):

       page = urllib.urlopen(url)

       html = page.read()    return htmldef getImg(html):

       reg = r'src="(.+?\.jpg)" pic_ext'

       imgre = re.compile(reg)

       imglist = re.findall(imgre,html)

       x = 0    for imgurl in imglist:

       urllib.urlretrieve(imgurl,'%s.jpg' % x)

       x+=1html = getHtml("/p/")print getImg(html)

       è¿™é‡Œçš„核心是用到了urllib.urlretrieve()方法，直接将远程数据下载到本地。

       é€šè¿‡ä¸€ä¸ªfor循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。

       ç¨‹åºè¿è¡Œå®Œæˆï¼Œå°†åœ¨ç›®å½•ä¸‹çœ‹åˆ°ä¸‹è½½åˆ°æœ¬åœ°çš„文件。

手把手教你爬取天堂网*大（批量下载）——理论篇

       手把手教你爬取天堂网*大（批量下载）——实践篇

       想要快速批量下载，不再一个一个点击？没问题！本文将以天堂网为例，教你如何利用Python的requests、lxml和fake_useragent库实现高效下载。首先，确保已安装Python环境和必要的库，参考Python和Pycharm安装教程。

       项目实现分为几个步骤：1）安装所需的requests、lxml和fake_useragent库；2）编写框架，如TianTangWebsite类，包括初始化和主函数；3）获取UserAgent，通过开发者工具分析网页；4）观察并识别网页地址的规律，使用for循环遍历；5）定义get_home()方法进行请求；6）解析网页数据，提取地址。

       反爬虫措施已预先做好，接下来将详细讲解网页结构解析和地址下载的具体步骤。文章将逐步深入，带你进入实践阶段。

       小结：本文概述了爬取天堂网的基本过程，通过Python爬虫技术，为批量下载打下基础。下篇文章将揭秘网页解析和下载的详细步骤，敬请期待！

Python爬虫下载MM网美女

       首先明确目标网址为 mm.com的美女分类页面。通过浏览器访问并按页数切换，获取每个页面的包公 怀旧源码URL。

       开发了两个脚本来实现这个任务。第一个脚本 `Test_Url.py`，利用循环遍历每个页面，首先抓取美女的URL，然后获取该页面所有链接。

       第二个脚本 `Test_Down.py`，尝试使用豆瓣的下载方式，但发现下载的始终相同，表明下载机制存在问题，浏览器访问时效果不稳定。通过研究，发现是headers中的Referer参数未正确设置。

       Referer参数需要设置为访问的原始页面链接。通过浏览器F查看源代码，获取正确的Referer参数值，然后在请求中添加此参数，使用 `requests.get` 方法获取内容。这种方法允许更灵活地设置头文件，并且比 `urllib.request` 更易于操作。

       最后，成功验证了下载功能，完整源代码汇总如下：

       请将代码复制并粘贴到合适的开发环境，按照步骤配置参数和路径，实现对mm网美女的下载。

如何用python爬取京东商城商品大图?

       本文将分步指导您如何使用Python爬取京东商城商品大图，无需复杂环境配置，简单易上手。

       第一步：定义需求与开发环境

       您需要明确爬取目标，包括抓取首页分类信息、商品信息等。推荐使用Python环境，借助Scrapy框架轻松搭建爬虫。

       第二步：设计总体架构与实现步骤

       采用广度优先策略，将类别和商品信息抓取分离。总体设计需包括数据抓取、存储、分类爬虫与商品爬虫的旅游景区源码实现。

       具体步骤：创建爬虫项目，明确数据模型，设计爬虫结构。

       第三步：定义数据模型

       爬虫数据模型应适应需求，可能随项目进展调整。定义类别与商品数据模型，为后续数据抓取与解析做准备。

       第四步：实现商品分类查询

       分析分类信息URL，创建爬虫抓取数据，解析数据传递给引擎。

       第五步：保存分类数据

       实现保存分类的Pipeline类，配置settings.py开启分类Pipeline。

       第六步：实现商品爬虫

       分析商品信息所在URL，代码实现，支持分布式爬取。

       优化策略：修改爬虫类，配置scrapy_redis，实现分布式爬取。

       第七步：保存商品信息

       实现存储商品Pipeline类，设置settings.py开启商品Pipeline。

       第八步：实现下载器中间件

       为避免IP反爬，实现随机User-Agent与代理IP中间件，确保请求安全。

       第九步：优化与调试

       确保所有步骤均正确执行，实现下载与存储功能。最后进行调试，确保爬虫稳定运行。

       完成以上步骤后，您将成功使用Python爬取京东商城商品大图。本指南提供了一个基本框架，您可以根据实际需求调整优化。

原神各角色Pixiv涩图统计(二) Python爬虫爬取Pixiv上各角色涩图并统计.

       统计结果详情请参阅前一篇文章。

       已将代码开源至GitHub。

       诚然，此项目为我完成过的最具挑战性的爬虫任务，耗时两天半，全无进展。情书网源码

       Pixiv的反爬机制使我不得不面对复杂的代码编写。

       为了统计各角色的涩图数量，我们需要在Pixiv搜索角色名称。对于爬虫而言，正确的链接应为：

       Pixiv主要使用的语言包括简体中文、繁体中文、日文、英文和韩文。考虑到《原神》没有俄语版本，我们不统计俄语。

       同时，应注意，搜索出的角色名称可能与《原神》无关，因此不能将其纳入统计。

       综上，我们的统计逻辑如下：

       使用的库包括：

       首先，我们需要获取《原神》各角色名称，这可以从《原神》官网爬取。

       在实际爬取过程中，网站的语言切换经常失败或自动根据IP地址跳转，甚至返回一半英语一半日文内容。因此，我手动保存了网站各语言的源代码。简体中文名称可直接在《原神》国内官网找到，与国际版类似，但注意，一定注意。

       国内官网上刻晴和七七的顺序有误，需要在保存的源代码中调整。

       之后，用正则表达式识别各角色的各语言名称，并对一些稻妻角色名称进行适当调整，以增加搜索内容。

       注意，原神官网上没有荧和空，需进行特殊处理。

       判断作品是否与特定《原神》角色相关的方法是：如果作品中出现其他《原神》角色名称、除本语言外的本角色名称，或包含特定元素（如列表中的元素），则认为其与该角色相关。

       忽略大小写。

       判断标签如下：

       标签包括：原神、Genshin、Impact、米哈游、HoYoLAB、원신、HOYOVERSE、miHoYo、蒙德、璃月、须弥、稻妻、枫丹、纳塔、至冬、提瓦特、Mondstadt、Liyue、Inazuma、Sumeru、Fontaine、Natlan、Snezhnaya、爷、派蒙、Paimon、旅行者、履刑者、屑、森林书、兰纳罗、双子、愚人众、Traveller、Traveler、雷音权现、七星、水、火、岩、冰、风、雷、草、タル蛍、雷**、雷电真、雷**、黄金梦乡、深渊、Abyss、七圣召唤、Twins、崩坏、星穹铁道、爱莉希雅、Elysia、女仆、旅人、Travel、公子、捷德、风花节、海灯节、纠缠、Wish、Pull、海祈岛、珊瑚宫、渊下宫、尘歌、萍姥姥、龙脊雪山、苍风高地、风啸山坡、明冠山地、坠星山谷、珉林、璃沙郊、云来海、碧水原、甜甜花、层岩巨渊、Status、天理、琪亚娜、食岩之罚、仙跳墙、佛跳墙、野菇鸡肉串、珊瑚宫、心海、Pyro、Cyro、Hydro、Nature、Anemo、Geo、Dendro、Electro、Swirl、原石、Primogem、Jade、God、Fate、Intertwined、纠缠之缘、Serenitea、Artifact、圣遗物、博士、doctor、同人。

       随后，便是核心环节：爬取Pixiv。

       由于Pixiv不接受未登录的爬虫，但我们可以巧妙绕过登录接口。我们通过复制登录后浏览器的cookie并写入header。

       (关于使用多个cookie的原因，我将在后面解释)

       有了cookie，我们在爬取tags时才能获取正常内容。请注意，内容并非直接在HTML页面中返回，而是需要通过请求另一个页面才能获得有意义的信息。特定链接用于生成请求，然后请求获取内容。

       链接生成方式简单，通过字符串拼接。

       之后，加载JSON数据，使用正则表达式筛选出有用信息。

       注意，Pixiv的响应速度较慢，短时间内的请求量过大，会返回空内容，因此需要判断内容是否为空。同时，如果某个tag下面没有内容，返回的也是空值。此外，网络不稳定也可能导致收到空内容或不完整内容。

       有时网络状况良好，Pixiv正确处理响应，但返回的内容不完整或与预期不符。

       最后，爬取完所有内容后，将page加1，继续爬取下一页内容。Pixiv不会返回错误，而是返回空值。

       还需注意，返回的内容可能包含重复信息，需要处理。

       如需自写代码，上述问题都需要考虑。我的代码中已考虑并测试通过。

       之前提到，Pixiv爬取速度慢，因此我们使用多线程。但多线程容易导致cookie失效，因此采用多个cookie，并设计算法决定使用哪个cookie。如果一次请求失败，该cookie的sleep time增加秒。更换cookie时，需睡眠对应cookie的睡眠时间。成功处理完6个角色（所有语言名称）后，将sleep time重置，避免退化为单cookie模式。

       至于main.py运行后的结果可视化，这部分内容较长且主要涉及matplotlib绘图，如有问题可至评论区询问。

       代码开源地址：

       前一篇文章：

       封面（AI）：

       荧 / Lumine