Python小白最近入了爬虫的坑，但是一直到前天为止我会的只会简单的爬取网页上的文本信息，比如什么 豆瓣上的书评 ，知乎上红人的关注者 ……一些很简单的爬虫。就在昨天我无聊闲暇在逛知乎偶然发现Lyon所写的一篇文章，一片关于利用Python爬虫程序来爬精美的壁纸图。Awesome Wallpapers - wallhaven.cc​alpha.wallhaven.ccLyon：Python爬虫入门—图片下载​zhuanlan.zhihu.com

在发现文章采用的是面向对象的编写方式时我顿时慌了，因为在我之前所学习的简单爬虫中许多都是面向过程的编程而浅显易懂。瞄了一下该程序所用到的库，幸好发现都是学习过的，这大大使我更有底气往下阅读了，在阅读Lyon所写的代码，加上自己也跟着在旁编写加以逐层剖析+度娘大法，收益颇多。从中居然发现出该代码的小许缺陷，经过我多次对自己的反复排查并感觉这个就是bug的决定，我举起了勇气向Lyon私信指出了问题所在，(源码中的download()方法构造出所下载图片的html然后写入,但是根据我的观察该网站不止jpg格式的图片也包含png格式的图片,下载下来是无法正常显示的)。

万万没想到的是收到了回复，再次很感谢Lyon的指导回复。出于对自己的提高要求，我对此代码做出了一点在建立自己愚见上的修改，代码跟Lyon的大同小异，只是部分做出了修改。

说了这么多矫情了话是时候贴上代码了：(代码中包含了我的想法以及跟思路)

#！/usr/bin/env python

#-*- coding:utf-8 -*-

#author：Zisc

import os

import requests

import time

import random

from lxml import etree

keyWord = input(f"{'Please input the Keywords that you want to download:'}")

class Spider():

#初始化函数

def __init__(self):

self.headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36",

}

self.filePath = ('E:\\keyWord\photo')#这是我保存图片的路径名

def creat_File(self): #用os修改目标保存路径

filePath = self.filePath

if not os.path.exists(filePath): #判断路径是否存在，没有则创建

os.makedirs(filePath)

def get_pageNum(self): #获取总页数

total=""

url = ("https://alpha.wallhaven.cc/search?q={}&categories=111&purity=100&sorting=relevance&order=desc").format(keyWord)

html = requests.get(url).text

selector = etree.HTML(html)

pageInfo = selector.xpath('//header[@class="listing-header"]/h1[1]/text()')

next_total = str(pageInfo[0])

for item in next_total:

if item.isdigit():

total = total + item

totalPagenum = int(total)

return totalPagenum

def getLinks(self,number):

"""

获取图片的连接,

这边的思路是先进入第一面爬取所有目标图片的请求链接，

比如page为1的时候获取了第一页所有的图片的响应连接(但是这个连接并不是我们最终下载所需的连接),

做for循环取出每一个响应连接再用xapth捉取最终下载连接(捉取得是//wallpapers.wallhaven.cc/wallpapers/full/wallhaven-399802.jpg)，

所以在后面加上'https'拼接出完整的下载连接，存放在一个pic_downlist列表中。

:param number: *页

:return: 返回该页上每一张图片响应链接后的真实下载url

"""

url = ("https://alpha.wallhaven.cc/search?q={}&categories=111&purity=100&sorting=relevance&order=desc&page={}").format(keyWord,number)

pic_downlist = []

html = requests.get(url,headers=self.headers).text

selector = etree.HTML(html)

pic_Linklist = selector.xpath('//a[@class="jsAnchor thumb-tags-toggle tagged"]/@href')

print(pic_Linklist) #打印该页所有图片的响应链接

for item in pic_Linklist:

html_in = requests.get(item,headers=self.headers).text

selector_in = etree.HTML(html_in)

pic_willdownlist = selector_in.xpath('//*[@id="wallpaper"]/@src')

pic_get_url = "https:{}".format(str(pic_willdownlist[0]))

pic_downlist.append(pic_get_url)

return pic_downlist

def download(self,url,count):

"""

https://alpha.wallhaven.cc/网站上据我抽样点取，发现基本都是JPG,PNG格式的图片,

demo："https://wallpapers.wallhaven.cc/wallpapers/full/wallhaven-635067.jpg"

"https://wallpapers.wallhaven.cc/wallpapers/full/wallhaven-626126.png "

要保存图片，必须就要在文件名上加上该格式得后缀，实在想不出办法只能出此愚见

(

在传入每一个该图片的url后做一个判断，判断该后缀后取出保存作为路径名

)

:param url: 在getLinks()上取得每一张图片响应链接后的真实url

:param count: 第*张图片

:return: None

"""

if url.endswith('.jpg'):

pic_path = (self.filePath + keyWord + str(count)+'.jpg')

elif url.endswith('.png'):

pic_path = (self.filePath + keyWord + str(count)+'.png')

try:

pic = requests.get(url, headers=self.headers)

f = open(pic_path, 'wb')

f.write(pic.content)

f.close()

print("Image:{} has been downloaded!".format(count))

time.sleep(random.uniform(0, 2))

except Exception as e:

print(repr(e))

def main_fuction(self):

#count是图片总数，times是总页面数

self.creat_File() #创建该工程保存目录

count = self.get_pageNum() #获得总图片数count

print("We have found:{} images!".format(count)) #打印出来有多少张图片

times = int(count / 24 + 1)#算出来有多少页

j = 1

for i in range(times): #每一页开始遍历

pic_Urls = self.getLinks(i + 1) #获取第一页

for item in pic_Urls: #在第一页获取的响应连接逐个开始遍历

self.download(item, j) #调用下载函数传入item作为url，j用来计数

j += 1

spider = Spider()

spider.main_fuction()

写在最后：

该代码不知道是不是我电脑cpu的问题运行起来略慢，给我感觉就是效率有点底，要爬1000张图片估计可能要等上半个多小时，各位有更好的优化思路欢迎一起讨论交流互相学习。

再次感谢Lyon！