Python爬虫福利之美图爬取，让你的眼前一亮！

随着互联网的飞速发展，我们的生活也变得越来越方便。美图是每个人都膜拜的事物，大部分人都希望能够收集好看的美图。那么有没有一种方法能够帮助我们方便快捷地获取美图呢？Python爬虫就是解决这个问题的利器。本篇文章就来详细介绍一下如何使用Python爬虫获取美图。

1. 准备工作

在开始爬取之前，我们需要准备好以下的工作环境：

1) 网络连接良好的电脑
2) Python环境
3) 第三方库requests、beautifulsoup4和lxml

如果您还没有安装Python和这些库，请先进行安装。

2. 分析网页结构

在开始编写爬虫之前，我们需要先对目标网页的结构进行分析。我们选择一个被人们广泛使用的美图网站作为样例：https://www.mzitu.com/。我们想要爬取该网站上的美图。打开该网站，我们可以看到有很多美图展示在网页中。我们需要找到美图所在的标签，从而确定获取美图所需要的信息。

我们可以在网页上进行右键-检查，查看该网站的源码。通过分析源码，我们可以看到每张美图都是以一个li标签的形式呈现。而每张美图的地址则储存在该标签的a标签的href属性中，美图的名字则在该标签下的img标签的alt属性中。因此，我们需要通过beautifulsoup4库将网页的源码解析为python对象，然后通过soup对象中提供的方法，获取每个li标签中img标签和a标签的信息。

3. 编写爬虫代码

在我们对网页结构进行分析并找到需要获取的信息之后，我们就可以开始编写爬虫代码了。

首先，我们需要导入所需要的库，包括requests、beautifulsoup4和lxml。然后，我们需要向目标网站发送请求，从而获取该网站的源码。代码如下：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.mzitu.com/'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
```

在这段代码中，我们首先定义了目标网站的地址url，并设置了User-Agent请求头。然后，我们通过requests库的get方法向该网站发送请求，得到响应res。最后，我们使用BeautifulSoup库将响应的源码解析为soup对象。

接下来，我们需要从soup对象中获取想要的信息。具体来说，我们需要获取每个li标签中的img标签和a标签的href和alt属性。代码如下：

```python
# 获取每个li标签中的img标签和a标签的href和alt属性
lis = soup.find_all('li', class_='wp-item')
for li in lis:
    img_url = li.find('img')['data-original']
    name = li.find('img')['alt']
    link = li.find('a')['href']
    print(img_url, name, link)
```

在这段代码中，我们使用soup对象的find_all方法，提取出每个li标签，然后遍历每个li标签，并获取其中img标签和a标签的href和alt属性。我们将这些信息打印出来，并用它们来获取美图。

4. 下载美图

在获取美图的地址链接之后，我们需要使用requests库下载这些美图。代码如下：

```python
import os

# 创建文件夹
if not os.path.exists('./mzitu'):
    os.mkdir('./mzitu')

# 下载图片
for li in lis:
    img_url = li.find('img')['data-original']
    name = li.find('img')['alt']
    link = li.find('a')['href']

    res = requests.get(link, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
    max_page = soup.find('div', class_='pagenavi').find_all('span')[-2].text

    for i in range(1, int(max_page) + 1):
        page_url = link + '/' + str(i)
        res = requests.get(page_url, headers=headers)
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml')
        img_src = soup.find('div', class_='main-image').find('img')['src']
        img_res = requests.get(img_src, headers=headers)
        with open('./mzitu/{}_{}.jpg'.format(name, i), 'wb') as f:
            f.write(img_res.content)
            print('正在下载第{}张'.format(i))
```

在这段代码中，我们首先为所有美图创建一个文件夹，然后遍历每个li标签，获取美图的地址链接。之后，我们通过requests库向该链接发送请求，得到响应并解析为soup对象。我们从soup对象中获取该美图的总页数max_page。接着，我们遍历该美图的每一页，获取每一页的地址链接page_url，并向该链接发送请求，得到响应并解析为soup对象。通过soup对象，我们获取到当前页面中美图的地址链接img_src，再次使用requests库进行请求，并将响应内容保存到本地。

5. 结束语

通过本篇文章的介绍，我们学习了如何使用Python爬虫获取美图。通过分析网页结构，我们找到了获取美图所需要的信息，并通过requests库和beautifulsoup4库实现了美图的获取和下载。希望本篇文章对大家学习Python爬虫有所帮助。