meizi图会爬么？不会那我教你好了

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meizi图会爬么？不会那我教你好了

声明：本文由一位知名的不知名Payne原创，转载请注明出处！后优化代码为52讲轻松搞定网络爬虫第一次实战课程为本节代码思路为基础，后自作聪明，书写。

本章节源码仓库为： https://github.com/Mr2753/Pythonweb-Spider-52/tree/master

写在最前面：本章适用于新手小白，代码规范化思路。

一言不合直接上代码！具体教程及思路总代码后！

所用解释器为 Python 3.7.1，编辑器为Pycharm 2018.3.5.

本着虚心求学，孜孜不倦，逼逼赖赖来这里虚心求学，孜孜不倦，逼逼赖赖，不喜勿喷，嘴下手下脚下都留情。

基础源码（我刚自学Python时候写的代码）

基础代码： https://github.com/Mr2753/Pythonweb-Spider-52/blob/master/basic%20Python%20code-Meizitu

要爬就爬全站的，一两张一两个还不如另存为来的更加实际。啊哈哈哈

1. 那咱们先来说说Meizitu的基本思路：

个人总结（四步法）：发送请求，得到响应，解析数据，保存数据（比较宏观的概念）

•  众所周知啊（其实是个人理解）：爬虫本质为模拟浏览器发送请求 ，倒推过来思考   既然是模拟请求，请求地址(URI)总得晓得吧。那么本次请求的URI为以下（单个图册）：
  • MAIN_URL：https://www.mzitu.com/
  • Atlas URL：https://www.mzitu.com/226469
  • Specific URL： https://www.mzitu.com/226469/1
• 模拟请求，既然是模拟请求怎么也得，模拟一下吧？被站长大大晓得了那不就被关在门外了。（站长“菇凉”说：“我家是给帅气的小哥哥用户访问的，你个程序来凑一凑不太好吧？”在我脑壳后面敲了敲，后就把我拒之门外，头也不会，扬长而去）经过我苦思冥想，仿佛得到了前所未有的启发，要不我们走走后门，让这个程序做个人？如此甚好。妙哉，妙哉。。。
  • 请求头一带谁都不爱。大叫一声还有谁，于是我就上啊。然而结果确实如此

  • url = 'https://www.mzitu.com/'
    header = 
    {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; rv:66.0) Gecko/20100101 Firefox/66.0"
    }
     
    response = requests.get(url, headers=header)  # 请求网页
    print(response)
    

    reponse<200>
  • 经过我请求，他回应，他回应了爱你你（200），最后咱们握手了。菇凉，咱们还不够了解。需要多了解了解。我还没有成为无敌的男ying，我得多学习学习，争取早日娶你过门。（论一个渣男的锻炼与养成）
  • 好不容易进来了，本着虚心求教，好好学习，天天向上，不谈儿女私情的我，怎么也得有所收获吧。这是？？？渣男的修炼养成计划？这是宝贝啊！！！我得看看，学习学习。

  • 

  • 这还上锁啦？，这个可不香了。经过研究，一笑  你有你的的张良计，我有我的万能钥匙，Refer钥匙。配置Refer。走着。还不乖乖的。小意思啦。。。。就这样。

  • 

虽然不是用的同一张图片，BUT，有无图片是这Refer防盗链作祟的。

ok，nice。

各位看官，到这儿咱们也得进入真正的

说了这么多，让我们进入造的环节把，基础四步走，发起请求，得到响应，解析数据，保存！打完收工。

首先咱们是定义了一个自定义的用户代理，优点剩余稳定、简单易于操作，但缺点是比较繁琐。

为什么不用from fake_useragent import UserAgent 这个主要还是因为这个模块不大稳定，

至少我用的不太爽。而且既然自己阔以造轮子，为何不试着造一造呢？

说说User-Agent构造思路，首先是定义了一个User-Agent列表,然后从里面随机取一，作为相对本次User—Agent。

优化后的代码是直接定义了一个请求函数，这样如果需要请求是阔以直接调用这个函数，避免代码臃肿。无脑写requests。既不提升效率，也不简洁。还看着懵。有好的自然就要给好的，有时候对自己得好点。

注意请不要忽略异常捕获哦，这样会使咱们的爬虫小伙计更加健壮。爬虫的Strong在于考虑细致，全方面。这样成为一只成年的爬虫，虽然我也不晓得谁说的，我感觉还是蛮有道理的，如果真的没有人说，那就是我吧。。。。

这里是直接定义了一个请求方法，方便需要请求的时候直接调用。即可获得请求的效果

def scrape_page(url):
    logging.info('scraping %s...', url)
    # header = User_Agent(page)
    print(header)
    try:
        response = requests.get(url, headers=header)
        return response.text
    except TimeoutError as a:
        logging.error(f"Error time is Out:{a}")
    except ReadTimeout as b:
        logging.error(f"Error ReadTimeout: {b}")
    except HTTPError as c:
        logging.error(f"Error HTTPError: {c}")
    except ConnectionError as d:
        logging.error(f"Error ConnectionError: {d}")

def scrape_index(page):
    index_url = f"{BASE_URL}/page/{page}/"
    return scrape_page(index_url)
 
2.1  解析数据（获得图册的URN）
 
 
def parse_index(html):
    doc = pq(html)
    links = doc('.postlist #pins > li > span:nth-child(2) > a')
    for link in links.items():
        detail_url = link.attr('href')
        logging.info('Got detail_url %s', detail_url)
        yield detail_url
def scrape_detail(url):
    return scrape_page(url)

做个简单的小结：

`python

def main(page):

User_Agent(page)

index_html = scrape_index(page)

detail_urls = parse_index(index_html)

# 循环遍历提取出URI

for detail_url in detail_urls：

这样就可以得到所有的URI了：

…

2020-04-10 10:07:42,396 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/206355…

2020-04-10 10:07:42,703 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/212891

2020-04-10 10:07:42,703 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/212891…

2020-04-10 10:07:42,863 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/225494

2020-04-10 10:07:42,863 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/225494…

2020-04-10 10:07:42,992 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/226142

2020-04-10 10:07:42,992 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/226142…

2020-04-10 10:07:43,172 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/226078

2020-04-10 10:07:43,173 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/226078…

2020-04-10 10:07:43,661 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/210338

2020-04-10 10:07:43,661 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/210338…

2020-04-10 10:07:43,838 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/225958

2020-04-10 10:07:43,839 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/225958…

2020-04-10 10:07:44,003 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/225784

2020-04-10 10:07:44,004 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/225784…

2020-04-10 10:07:44,163 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/218827

2020-04-10 10:07:44,163 – INFO: scraping https://www.mzitu.com/218827…

2020-04-10 10:07:44,402 – INFO: Got detail_url https://www.mzitu.com/213225

…

然后就没有然后了呗

经过发现每个图集里面是后面加上page就是第几张图片，并且张数是不一样的，那怎么样解决呢？

多观察几个发现它只显示8个，第七个就是最大的页码数了，

那咱们把他提取出来，作为图集的page，放入循环不就可以拿到任意图集的所有了嘛！经过验证这是可行的。

既然这些又有了，那咱们请求它，存就好啦

if __name__ == '__main__':
for page in range(1, 2):
main(page)

最后加入多进程加快速度

改写源码如下

import multiprocessing
# TOTAL_PAGE 为所爬取页数
if __name__ == '__main__':
pool = multiprocessing.Pool()
pages = range(1, TOTAL_PAGE + 1)
pool.map(main, pages)
pool.close()

写到最后：  能看到这里，我相信你是非常想学的，单单看到这里是不可能学会的了，那么如果要去做，阔以尝试着与本章源码一起阅读。希望你能有所收获。

如果想要更好的运用到实际生活中，以爬虫为兴趣，以此为工作。阔以学习崔老师的52讲轻松搞定网络爬虫。祝生活愉快，完事顺心。期待我们下次见面

有问题，有疑问，欢迎在评论区留言，我将知无言，言无不尽。评论区期待你的出现

-Payne