爬取5K分辨率超清唯美壁紙

  • 2020 年 1 月 17 日
  • 筆記

爬取5K分辨率超清唯美壁紙

簡介

網上的壁紙要麼分辨率低,要麼帶有水印。這裡有一款Mac下的小清新壁紙神器Pap.er,可能是Mac下最好的壁紙軟件,自帶5K超清分辨率壁紙,富有多種類型壁紙,當我們想在Windows或者Linux下使用的時候,就可以考慮將5K超清分辨率壁紙爬取下來。

編寫思路

首先,打開Charles軟件,進行抓包。打開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:

類型

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

參數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壁紙解析程序

# 爬取不同類型圖片  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)          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"}      # 獲取圖片鏈接列表數據,json格式      respond = requests.get(url, headers=headers)      # 對json格式轉化為python對象      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)        # 開始下載並保存5K分辨率壁紙      for photo in photo_data:            # 創建一個文件夾存放我們下載的圖片(若存在則不用重新創建)          if not os.path.exists('./' + str(type_id)):              os.makedirs('./' + str(type_id))            # 準備下載的圖片鏈接,5K超清壁紙鏈接          file_url = photo['urls']['raw']            # 準備下載的圖片名稱,不包含擴展名          file_name_only = file_url.split('/')          file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1]            # 準備保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

根據不同類型的壁紙,創建不同的文件夾編號進行分類。

上面的Down_load()函數是下載文件的意思,調用requests庫,具體代碼如下:

# 文件下載器  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"}        # 開始下載圖片      with closing(requests.get(file_url, headers=headers, stream=True)) as response:          chunk_size = 1024  # 單次請求最大值          content_size = int(response.headers['content-length'])  # 文件總大小          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擴展名,並為其增加擴展名      file_type = filetype.guess(file_full_name)      os.rename(file_full_name, file_full_name + '.' + file_type.extension)

chunk_size指的是單次請求的最大值,content_size指的就是我們下載5K超清壁紙的大小,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。核心代碼為file.write(data)。

下載完畢後,為了方便我們查看文件,所以需要給圖片添加對應的擴展名,比如jpg,png,gif,這裡使用到filetype庫對文件進行解析,判斷其類型。

最後,開始在main中爬取5K高清壁紙:

if __name__ == '__main__':        # 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4      # 爬取類型為3的圖片(女生),一共準備爬取100張      print("程序已經開始運行,請稍等……")      crawler_photo(1, 100)      crawler_photo(2, 100)      crawler_photo(3, 100)      crawler_photo(4, 100)

使用教程

  1. 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