前言
最近在做监控相关的配套设施,发现很多脚本都是基于Python的。很早之前就听说其大名,人生苦短,我学Python,这并非一句戏言。随着人工智能、机器学习、深度学习的崛起,目前市面上大部分的人工智能的代码 大多使用Python 来编写。所以人工智能时代,是时候学点Python了。
基本环境配置
Python3
PyCharm
实现步骤
以妹子图为例,其实很简单,分以下四步:
获取首页的页码数,并创建与页码对应的文件夹
获取页面的栏目地址
进入栏目,获取栏目页码数(每个栏目下有多张图片,分页显示)
获取到栏目下对用标签中的图片并下载
注意事项
爬取过程中,还需要注意以下几点,可能对你有所帮助:
1)导库,其实就类似于Java中框架或者是工具类,底层都被封装好了
2)定义方法函数,一个爬虫可能会几百行,所以尽量不要写成一坨
3)定义全局变量
4)防盗链
5)切换版本
6)异常捕获
代码实现(完整源码关注获取地址)
下面,请小伙伴们睁大眼睛,鸡冻人心的套图时刻来了。
总结
其实脚本很简单,从配置环境、安装集成开发环境、编写脚本到整个脚本顺利执行,差不多花费了四五个小时,最终脚本一根筋的执行。限于服务器带宽以及配置的影响,17G的图差不多下载了三四个小时,至于剩下的83G,小伙伴们自行下载吧。
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