批量爬取某图片网站的图片

批量爬取某图片网站的图片

声明：仅用于爬虫学习，禁止用于商业用途谋取利益

1、网页解析

• （1）打开veer首页，F12(谷歌浏览器)，输入关键字，点击搜索，点击查看如图画圈位置
  

• （2）查看search中的Headers，找到请求的URL和请求的payload，URL是请求的网址，payload是发送请求时的参数

  对于各个详细的参数在代码部分会详细讲
  

• （3）查看响应（请求发出后的返回的数据包），格式是字典格式也就是map，可以看到list中放的id

• （4）里边有对图片的中文描述

• （5）找到图片所在网页

• （6）找到最大尺寸的图片网址
  

2、代码解析

#conding=utf-8

import requests
import json

def download(img_url, img_name):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:62.0) Gecko/20100101'
    }
    req = requests.get(img_url, headers=headers)
    path = r'F:\newimg'
    file_name = path + '\\' + img_name+img_url[-13:]#图片名为描述+图片的编号
    f = open(file_name, 'wb')
    f.write(req.content)#以字节流的形式读入文件
    f.close


def get_list(name, type):
    url = 'https://www.veer.com/ajax/search' #URL
    header = {
        'content-type': 'application/json',
        'Host': 'www.veer.com',
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'
    }
    payloadData = {
        'graphicalStyle': type, #类型：1.照片 2.插画 3.矢量图 Nan为全部
        'page': 1,  #分页数量
        'page_type': 6, #分页的格式，这个不重要
        'perpage': 10000, #一页多少图片
        'phrase': name #搜索的关键字
    }# 分页数量为1，一页10000，是为了尽量只从一个页面上的到所有的list
    html = requests.post(url, data=json.dumps(payloadData), proxies={"http" : "http:// 115.225.74.53: 8118"}, headers=header).text #payloadData要求用josn来进行解析，代理ip自己去爬取，
    list = json.loads(html)#获取json解析的list，不然全是乱码
    data = list['data'] #封装成字典格式
    print("总共搜索到图片：",data['totalCount'], "张图片")
    id = data['list']
    for sid in id:
        print(sid['oss400'], sid['cnTitle'])#用的是400的，为了veer的利益，不采用1600尺寸的图片
        if sid['cnTitle']==None:#防止图片描述为空
            sid['cnTitle'] = "none"
        download(sid['oss400'], sid['cnTitle'])#进行下载



if __name__ == '__main__':
    print("输入搜索图片名称：")
    name = input()
    print("选择图片类型1.照片 2.插画 3.矢量图 4.所有")
    type  = input()
    if type>'3':
        type=""
    get_list(name, type)

3、效果展示

• （1）程序运行界面
  

• （2）文件储存界面