Vorbereitende Arbeiten
Analyse der Bing-Hintergrund-Webelemente und API
Um einen automatisierten Wallpaper-Downloader mit Bing zu erstellen, müssen wir verstehen, wie wir mit der Bing-API interagieren. Das Ziel besteht darin, Hintergrundbild-URLs abzurufen und sie lokal im gewünschten Format zu speichern. Wir werden auch die relevanten APIs, Bildelemente und URL-Muster untersuchen.
Schlüsselkomponenten:
1. Bings Wallpaper-API:
Bing bietet einen Endpunkt für den Zugriff auf seine Hintergrundmetadaten, einschließlich Bild-URLs, Titel und Beschreibungen. Der primäre Endpunkt, den wir verwenden, ist:
https://www.bing.com/HPImageArchive.aspx?format=js&idx=0&n=1&mkt=en-US
- idx=0: Der Index des Hintergrundbilds (ab heute).
- n=1: Die Anzahl der abzurufenden Hintergrundbilder (in diesem Fall nur eines).
- mkt=en-US: Der Markt-/Sprachcode (in diesem Fall Englisch – USA).
2. Bild-URL und Download:
Die von der API bereitgestellten Bild-URLs haben häufig ein relatives Format (beginnend mit /th?id=...). Um das Bild herunterzuladen, müssen wir die Basis-URL https://www.bing.com voranstellen.
Format- und Namenskonvention:
Die Bild-URL hat häufig die Form:
/th?id=OHR.SouthPadre_ZH-CN8788572569_1920x1080.jpg
Wir werden dies verarbeiten, um die notwendigen Informationen, wie den Bildnamen und die Dateierweiterung, zu extrahieren und entsprechend zu speichern.
Verfahren
1. Daten von der Bing-API abrufen:
Der erste Schritt besteht darin, eine GET-Anfrage an die Bing-API zu senden. Dies gibt ein JSON-Objekt zurück, das die Metadaten des Hintergrundbilds für einen bestimmten Tag enthält.
import requests import os # Simulate browser request headers headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36" } # Directory to save wallpapers default_pictures_dir = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Pictures") picture_path = os.path.join(default_pictures_dir, "bing") # Create the directory if it doesn't exist if not os.path.exists(picture_path): os.makedirs(picture_path) # Fetch wallpapers (last 4 days including today) for idx in range(4): # Request Bing's wallpaper metadata api_url = f"https://www.bing.com/HPImageArchive.aspx?format=js&idx={idx}&n=1&mkt=en-US" response = requests.get(api_url, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Failed to fetch data for idx={idx}, skipping.") continue data = response.json() if not data.get("images"): print(f"No images found for idx={idx}, skipping.") continue # Extract image details image_info = data["images"][0] image_url = "https://www.bing.com" + image_info["url"] image_name = image_info["urlbase"].split("/")[-1] + ".jpg" save_path = os.path.join(picture_path, image_name) # Download the image image_response = requests.get(image_url, headers=headers) if image_response.status_code == 200: with open(save_path, "wb") as f: f.write(image_response.content) print(f"Downloaded: {save_path}") else: print(f"Failed to download image for idx={idx}.")
Online-Test
python3 -c "$(curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/Excalibra/scripts/refs/heads/main/d-python/get_bing_wallpapers.py)"
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinsteiger-Bing-Tapetenschaber. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.

ChoosearraySoverlistsinpythonforbetterperformanceAndMemoryefficienceInspezifizarios.1) largenumericalDatasets: ArraysReDucemoryusage.2) leistungskritische Operationen: ArraysOfferspeedboostsForsforsarching.3) TypeSafety: ArraysStety

In Python können Sie Verständnissen für Schleifen, Aufzählungen und Listen für durchqueren Listen verwenden. In Java können Sie traditionelle für Schleifen verwenden und für Schleifen zu durchqueren Arrays erweitert. 1. Python List Traversal Methods gehören: für Schleifen, Aufzählung und Listenverständnis. 2. Java Array Traversal -Methoden umfassen: traditionell für Schleife und erweitert für die Schleife.

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