検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアルPython は Web 画像をクロールするリクエストを学習します

Python は Web 画像をクロールするリクエストを学習します

免费学习推荐:python视频教程

前言

  最近想做一个练练的小游戏给家里的小朋友玩儿,但是苦于选取素材,然后在一个巨佬的博客里找了灵感,就借用一下粉丝的头像试试爬取网页里的图片吧!(感谢各位啦!)


完成总目标:
  爬取粉丝头像作为素材,完成一个连连看的小游戏
故本文分为两部分内容:
1、爬取素材部分;
2、利用素材完成连连看小游戏部分(链接)


(一)爬取粉丝头像

实现目标:

  通过爬虫实现对粉丝头像的爬取并顺序排列存储,作为游戏设计的素材,其中爬取的头像一部分是使用了CSDN的默认头像,存在重复情况,所以还需要去重以得到完整且不重复的图像集

一、准备

1、python环境

2、涉及到的python库需要 pip install 包名 安装

二、代码编写

1.爬取内容

(1)所需要的库

import requestsimport json

(2)得到请求地址

url = 'https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=weixin_45386875'   #关注我的部分请求地址#url = 'https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/follow/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=weixin_45386875'   #我关注的部分请求地址

请求地址获取方法:
右击所要爬取部分页面,点击 审查元素,找到图中文件
Python は Web 画像をクロールするリクエストを学習します
Python は Web 画像をクロールするリクエストを学習します
注: 页面选到“TA的粉丝(13)”部分才能出现,如果点击Network什么也没有,则需要刷新页面就会出现页面内容了)
(3)带上请求头发送请求,做一些简单伪装

header = {
        'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36',
        'Cookie' : 'uuid_tt_dd=10_30826311340-1612520858912-361156; Hm_ct_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=6525*1*10_30826311340-1612520858912-361156!5744*1*weixin_45386875!1788*1*PC_VC; UN=weixin_45386875; p_uid=U010000; ssxmod_itna=Qui=DKiI3hkbG=DXDnD+r8h9eD53ecxPPit5bP1ODlOaYxA5D8D6DQeGTbcW1AoWGATqFYKmEWiH5/gbO4FpjQGcxLbbYx0aDbqGkqnU40rDzuQGuD0KGRDD4GEDCHHDIxGUBuDeKDR8qDg7gQcCM=DbSdDKqDHR+4FbG4oD8PdS0p=C7Gt3AuQ3DmtSije3r424rQ+iPqWzPDA3DK6jiD==; ssxmod_itna2=Qui=DKiI3hkbG=DXDnD+r8h9eD53ecxPPit5bP1D66Ii40vah303pFcXW0D6QALW==0tWLGtzKPUA76xoU10vpqD6AoOqs1R=Db=3olozYp0wVxUS0r/GeZCqzVezFQc8dZon7efYcr=1nhNr6nWKcTqqaDQYcwYSA+hNaqem=WWuDuDQ/+1PGEsN=atvS7WDp07vFuFDherg0AP0KFw0ea6kcTtK2rh/fy=/De0n1FNk+ONYxCXr=QrdTj6gxCuNNWXvp1IDdl2Ckjc=N/cqV6SmHZIZIuOEqml=dHMroMFDvdMVr8afnyQ+sbGPCbt3xdD07tAdRD7uDQ0gT=Bh7OYblbtYQFDDLxD2tGDD===; UserName=weixin_45386875; UserInfo=9863b829527c49a3ba1622396deaa7d9; UserToken=9863b829527c49a3ba1622396deaa7d9; UserNick=ryc875327878; AU=01F; BT=1612846374580; Hm_up_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=%7B%22uid_%22%3A%7B%22value%22%3A%22weixin_45386875%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22islogin%22%3A%7B%22value%22%3A%221%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22isonline%22%3A%7B%22value%22%3A%221%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22isvip%22%3A%7B%22value%22%3A%220%22%2C%22scope%22%3A1%7D%7D; __gads=ID=94978f740e79c9e5-22c918ed05c600ea:T=1613266189:RT=1613266189:S=ALNI_Mbwb8ad5kdYjogF7yImerVAzKaJuQ; dc_session_id=10_1613272889543.735028; announcement-new=%7B%22isLogin%22%3Atrue%2C%22announcementUrl%22%3A%22https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fblogdevteam%2Farticle%2Fdetails%2F112280974%3Futm_source%3Dgonggao_0107%22%2C%22announcementCount%22%3A0%2C%22announcementExpire%22%3A3600000%7D; dc_sid=3784575ebe1e9d08a29b0e3fc3621328; c_first_ref=default; c_first_page=https%3A//www.csdn.net/; c_segment=4; Hm_lvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1613222907,1613266055,1613268241,1613273899; TY_SESSION_ID=82f0aa61-9b28-49b2-a854-b18414426735; c_pref=; c_ref=https%3A//www.csdn.net/; c_page_id=default; dc_tos=qoi2fq; log_Id_pv=925; Hm_lpvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1613274327; log_Id_view=905; log_Id_click=658'
    }

获取请求头的方法:
Python は Web 画像をクロールするリクエストを学習します
Python は Web 画像をクロールするリクエストを学習します
(4)向网页发送请求

try:
        data = requests.get(url,headers = header).text
        data_dist = json.loads(data)
    except:
        print('爬取失败')
        exit ()

2.保存所需图片并去重

定义一些函数备用

#保存文件def save_imag(file_name,img_url):
    request.urlretrieve(url=img_url,filename='D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\'+file_name)
#删除一个文件夹下的所有所有文件def del_file(path):
    ls = os.listdir(path)
    for i in ls:
        c_path = os.path.join(path, i)
        if os.path.isdir(c_path):#如果是文件夹那么递归调用一下
            del_file(c_path)
        else:                    #如果是一个文件那么直接删除
            os.remove(c_path)
    print ('文件已经清空完成')
#图像去重def compare_images(pic1,pic2):
    image1 = Image.open(pic1)
    image2 = Image.open(pic2)

    histogram1 = image1.histogram()
    histogram2 = image2.histogram()
    differ = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a,b: (a-b)**2,histogram1, histogram2)))/len(histogram1))
    print('differ:',differ)
    if differ == 0:
        return 'same'
    else:
        return 'diff'
#删除指定位置的图像def del_avatar(path):
    if os.path.exists(path):  # 如果文件存在
        os.remove(path)  
    else:
        print('no such file:%s'%(path))  # 则返回文件不存在
#先清空一下文件夹
    del_file('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar')
    index = 0
    # i 是爬取列表的索引号; index 是保存的图片的索引号
    for i in range(0,len(fan_list)):
        fan_username = fan_list[i]['nickname']
        #print('fans_user%s:'%(i+1),fan_username)
        fan_avatar_url = fan_list[i]['userAvatar']
        #print('fans_avatar_url%s:'%(i+1),fan_avatar_url) 
        save_imag('fans_avatar%s.jpg'%(index+1),fan_avatar_url)
        #print('----------------save_image--fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
        #图片去重
        for j in range(0,index):
            if index != j :
                comp_res = compare_images('./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(index+1),'./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(j+1))
                print('--------compare_images:--------'+'./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(index+1) + '------with---' + './fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(j+1))
                print('comp_res:',comp_res)
                if comp_res == 'same':
                    del_avatar('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
                    print('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
                    index = index - 1
                    break
        
        index = index + 1

3、调用

if __name__ == "__main__":    spider_fanavatar()

三、完整代码

# 爬取网页图片import requestsfrom urllib import requestimport jsonfrom PIL import Imageimport osimport mathimport operatorfrom functools import reduce#保存文件def save_imag(file_name,img_url):
    request.urlretrieve(url=img_url,filename='D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\'+file_name)#爬取粉丝的头像def spider_fanavatar():
    url = 'https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/fans/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=weixin_45386875'   #关注我的部分请求地址
    #url = 'https://blog.csdn.net//phoenix/web/v1/follow/list?page=1&pageSize=40&blogUsername=weixin_45386875'   #我关注的部分请求地址
    header = {
        'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36',
        'Cookie' : 'uuid_tt_dd=10_30826311340-1612520858912-361156; Hm_ct_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=6525*1*10_30826311340-1612520858912-361156!5744*1*weixin_45386875!1788*1*PC_VC; UN=weixin_45386875; p_uid=U010000; ssxmod_itna=Qui=DKiI3hkbG=DXDnD+r8h9eD53ecxPPit5bP1ODlOaYxA5D8D6DQeGTbcW1AoWGATqFYKmEWiH5/gbO4FpjQGcxLbbYx0aDbqGkqnU40rDzuQGuD0KGRDD4GEDCHHDIxGUBuDeKDR8qDg7gQcCM=DbSdDKqDHR+4FbG4oD8PdS0p=C7Gt3AuQ3DmtSije3r424rQ+iPqWzPDA3DK6jiD==; ssxmod_itna2=Qui=DKiI3hkbG=DXDnD+r8h9eD53ecxPPit5bP1D66Ii40vah303pFcXW0D6QALW==0tWLGtzKPUA76xoU10vpqD6AoOqs1R=Db=3olozYp0wVxUS0r/GeZCqzVezFQc8dZon7efYcr=1nhNr6nWKcTqqaDQYcwYSA+hNaqem=WWuDuDQ/+1PGEsN=atvS7WDp07vFuFDherg0AP0KFw0ea6kcTtK2rh/fy=/De0n1FNk+ONYxCXr=QrdTj6gxCuNNWXvp1IDdl2Ckjc=N/cqV6SmHZIZIuOEqml=dHMroMFDvdMVr8afnyQ+sbGPCbt3xdD07tAdRD7uDQ0gT=Bh7OYblbtYQFDDLxD2tGDD===; UserName=weixin_45386875; UserInfo=9863b829527c49a3ba1622396deaa7d9; UserToken=9863b829527c49a3ba1622396deaa7d9; UserNick=ryc875327878; AU=01F; BT=1612846374580; Hm_up_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=%7B%22uid_%22%3A%7B%22value%22%3A%22weixin_45386875%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22islogin%22%3A%7B%22value%22%3A%221%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22isonline%22%3A%7B%22value%22%3A%221%22%2C%22scope%22%3A1%7D%2C%22isvip%22%3A%7B%22value%22%3A%220%22%2C%22scope%22%3A1%7D%7D; __gads=ID=94978f740e79c9e5-22c918ed05c600ea:T=1613266189:RT=1613266189:S=ALNI_Mbwb8ad5kdYjogF7yImerVAzKaJuQ; dc_session_id=10_1613272889543.735028; announcement-new=%7B%22isLogin%22%3Atrue%2C%22announcementUrl%22%3A%22https%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fblogdevteam%2Farticle%2Fdetails%2F112280974%3Futm_source%3Dgonggao_0107%22%2C%22announcementCount%22%3A0%2C%22announcementExpire%22%3A3600000%7D; dc_sid=3784575ebe1e9d08a29b0e3fc3621328; c_first_ref=default; c_first_page=https%3A//www.csdn.net/; c_segment=4; Hm_lvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1613222907,1613266055,1613268241,1613273899; TY_SESSION_ID=82f0aa61-9b28-49b2-a854-b18414426735; c_pref=; c_ref=https%3A//www.csdn.net/; c_page_id=default; dc_tos=qoi2fq; log_Id_pv=925; Hm_lpvt_6bcd52f51e9b3dce32bec4a3997715ac=1613274327; log_Id_view=905; log_Id_click=658'
    }
    try:
        data = requests.get(url,headers = header).text   #得到返回的字符串
        data_dist = json.loads(data)                     #将字符串转为字典格式
    except:
        print('爬取失败')
        exit ()
    fan_list = data_dist['data']['list']                #提取所需内容
    #先清空一下文件夹
    del_file('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar')
    index = 0
    # i 是爬取列表的索引号; index 是保存的图片的索引号
    for i in range(0,len(fan_list)):
        fan_username = fan_list[i]['nickname']
        #print('fans_user%s:'%(i+1),fan_username)
        fan_avatar_url = fan_list[i]['userAvatar']
        #print('fans_avatar_url%s:'%(i+1),fan_avatar_url) 
        save_imag('fans_avatar%s.jpg'%(index+1),fan_avatar_url)
        #print('----------------save_image--fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
        #图片去重
        for j in range(0,index):
            if index != j :
                comp_res = compare_images('./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(index+1),'./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(j+1))
                print('--------compare_images:--------'+'./fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(index+1) + '------with---' + './fan_avatar/fans_avatar%s.jpg'%(j+1))
                print('comp_res:',comp_res)
                if comp_res == 'same':
                    del_avatar('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
                    print('D:\\ryc\python_learning\\10_linkup\\fan_avatar\\fans_avatar%s.jpg'%(index+1))
                    index = index - 1
                    break
        
        index = index + 1
                #图像去重def compare_images(pic1,pic2):
    image1 = Image.open(pic1)
    image2 = Image.open(pic2)
    histogram1 = image1.histogram()
    histogram2 = image2.histogram()
    differ = math.sqrt(reduce(operator.add, list(map(lambda a,b: (a-b)**2,histogram1, histogram2)))/len(histogram1))
    print('differ:',differ)
    if differ == 0:
        return 'same'
    else:
        return 'diff'
        #删除指定位置的图像def del_avatar(path):
    if os.path.exists(path):  # 如果文件存在
        os.remove(path)  
    else:
        print('no such file:%s'%(path))  # 则返回文件不存在#删除一个文件夹下的所有所有文件def del_file(path):
    ls = os.listdir(path)
    for i in ls:
        c_path = os.path.join(path, i)
        if os.path.isdir(c_path):#如果是文件夹那么递归调用一下
            del_file(c_path)
        else:                    #如果是一个文件那么直接删除
            os.remove(c_path)
    print ('文件已经清空完成')if __name__ == "__main__":
    spider_fanavatar()

最后

第一部分内容就到这里,第二部分内容将在下一篇文章完成,感兴趣的小伙伴可以关注我,然后去看下一片文章哦!

都读到这里了,各位亲爱的读者留下你们宝贵的赞和评论吧,这将是我继续前进的坚定动力!!!

大量免费学习推荐,敬请访问python教程(视频)

以上がPython は Web 画像をクロールするリクエストを学習しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

声明
この記事はCSDNで複製されています。侵害がある場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
2時間のPython計画:現実的なアプローチ2時間のPython計画:現実的なアプローチApr 11, 2025 am 12:04 AM

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Python:主要なアプリケーションの調査Python:主要なアプリケーションの調査Apr 10, 2025 am 09:41 AM

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか?Apr 09, 2025 pm 04:33 PM

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?Apr 02, 2025 am 07:18 AM

10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は?コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...

中間の読書にどこでもfiddlerを使用するときにブラウザによって検出されないようにするにはどうすればよいですか?中間の読書にどこでもfiddlerを使用するときにブラウザによって検出されないようにするにはどうすればよいですか?Apr 02, 2025 am 07:15 AM

fiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法

Python 3.6にピクルスファイルをロードするときに「__Builtin__」モジュールが見つからない場合はどうすればよいですか?Python 3.6にピクルスファイルをロードするときに「__Builtin__」モジュールが見つからない場合はどうすればよいですか?Apr 02, 2025 am 07:12 AM

Python 3.6のピクルスファイルのロードレポートエラー:modulenotFounderror:nomodulenamed ...

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの精度を改善する方法は?風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの精度を改善する方法は?Apr 02, 2025 am 07:09 AM

風光明媚なスポットコメント分析におけるJieba Wordセグメンテーションの問題を解決する方法は?風光明媚なスポットコメントと分析を行っているとき、私たちはしばしばJieba Wordセグメンテーションツールを使用してテキストを処理します...

正規表現を使用して、最初の閉じたタグと停止に一致する方法は?正規表現を使用して、最初の閉じたタグと停止に一致する方法は?Apr 02, 2025 am 07:06 AM

正規表現を使用して、最初の閉じたタグと停止に一致する方法は? HTMLまたは他のマークアップ言語を扱う場合、しばしば正規表現が必要です...

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 英語版

SublimeText3 英語版

推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!