您好，登录后才能下订单哦！
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
# 如何用Python来爬取妹子图
## 前言
在当今互联网时代，网络爬虫技术已经成为获取数据的重要手段之一。Python凭借其简洁的语法和丰富的第三方库，成为网络爬虫开发的首选语言。本文将详细介绍如何使用Python爬取"妹子图"网站的图片，包括环境准备、网页分析、代码实现以及反爬应对策略等完整流程。
## 一、环境准备
### 1.1 安装Python
首先确保你的电脑已安装Python 3.6及以上版本。可以通过以下命令检查：
```bash
python --version
我们需要安装以下几个关键库：
pip install requests beautifulsoup4 lxml
requests：用于发送HTTP请求beautifulsoup4：用于解析HTML文档lxml：BeautifulSoup的解析器以”妹子图”网站为例（假设网址为www.meizitu.com），我们需要先分析其页面结构。
通常这类网站会有： - 列表页：展示多个图集的缩略图和链接 - 详情页：包含实际的高清图片
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}
def get_html(url):
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
response.encoding = response.apparent_encoding
return response.text
except Exception as e:
print(f"获取网页失败: {e}")
return None
def parse_album_links(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
album_links = []
# 根据实际网站结构调整选择器
for item in soup.select('.pic-list a'):
link = item['href']
if link not in album_links:
album_links.append(link)
return album_links
import os
def download_image(img_url, save_path):
try:
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
img_data = requests.get(img_url, headers=headers).content
img_name = img_url.split('/')[-1]
with open(os.path.join(save_path, img_name), 'wb') as f:
f.write(img_data)
print(f"下载成功: {img_name}")
except Exception as e:
print(f"下载失败 {img_url}: {e}")
def main():
base_url = "https://www.meizitu.com"
save_dir = "meizitu_images"
# 1. 获取首页内容
index_html = get_html(base_url)
if not index_html:
return
# 2. 解析所有图集链接
albums = parse_album_links(index_html)
print(f"发现 {len(albums)} 个图集")
# 3. 遍历每个图集下载图片
for album_url in albums[:5]: # 限制前5个图集作为演示
album_html = get_html(album_url)
if not album_html:
continue
# 解析图集中的图片
soup = BeautifulSoup(album_html, 'lxml')
images = [img['src'] for img in soup.select('.main-image img')]
# 创建图集文件夹
album_name = album_url.split('/')[-2]
album_path = os.path.join(save_dir, album_name)
# 下载图片
print(f"\n开始下载图集: {album_name}")
for img_url in images:
download_image(img_url, album_path)
print("\n所有任务完成！")
大多数网站都有分页，我们需要处理多页内容：
def get_all_albums(base_url, pages=3):
all_albums = []
for page in range(1, pages+1):
url = f"{base_url}/a/more_{page}.html" # 根据实际分页规则调整
html = get_html(url)
if html:
all_albums.extend(parse_album_links(html))
return list(set(all_albums)) # 去重
完善的headers可以降低被封风险：
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Referer': 'https://www.meizitu.com/',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
'Connection': 'keep-alive'
}
添加随机延迟避免请求过于频繁：
import time
import random
def random_delay():
time.sleep(random.uniform(1, 3))
对于严格反爬的网站，可能需要使用代理：
proxies = {
'http': 'http://127.0.0.1:1080',
'https': 'https://127.0.0.1:1080'
}
response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
使用aiohttp提高效率：
import aiohttp
import asyncio
async def async_download(session, url, save_path):
try:
async with session.get(url) as response:
content = await response.read()
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(content)
except Exception as e:
print(f"异步下载失败: {e}")
对于JavaScript渲染的页面：
from selenium import webdriver
def get_dynamic_html(url):
driver = webdriver.Chrome()
driver.get(url)
html = driver.page_source
driver.quit()
return html
import os
import time
import random
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
class MeiziSpider:
def __init__(self):
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Referer': 'https://www.meizitu.com/'
}
self.session = requests.Session()
def get_html(self, url):
try:
response = self.session.get(url, headers=self.headers)
response.raise_for_status()
return response.text
except Exception as e:
print(f"请求失败: {url} - {e}")
return None
def parse_albums(self, html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
return list(set(a['href'] for a in soup.select('.pic-list a')))
def parse_images(self, html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
return [img['src'] for img in soup.select('.main-image img')]
def download(self, img_url, save_path):
try:
response = self.session.get(img_url, headers=self.headers)
with open(save_path, 'wb') as f:
f.write(response.content)
print(f"下载成功: {save_path}")
except Exception as e:
print(f"下载失败: {img_url} - {e}")
def run(self, start_url, max_page=3, max_album=5):
# 获取所有图集
all_albums = []
for page in range(1, max_page+1):
url = f"{start_url}/a/more_{page}.html"
html = self.get_html(url)
if html:
all_albums.extend(self.parse_albums(html))
time.sleep(random.uniform(1, 3))
# 下载图片
for i, album_url in enumerate(all_albums[:max_album]):
html = self.get_html(album_url)
if not html:
continue
images = self.parse_images(html)
album_name = f"album_{i+1}"
os.makedirs(album_name, exist_ok=True)
for j, img_url in enumerate(images):
save_path = os.path.join(album_name, f"{j+1}.jpg")
self.download(img_url, save_path)
time.sleep(random.uniform(0.5, 2))
if __name__ == '__main__':
spider = MeiziSpider()
spider.run("https://www.meizitu.com", max_page=2, max_album=3)
本文详细介绍了使用Python爬取妹子图的完整流程，从基础实现到高级技巧，涵盖了网页分析、数据提取、反爬应对等关键环节。需要注意的是，网络爬虫技术应当合法合规使用，尊重网站规则和版权，仅用于学习目的。
希望这篇教程能帮助你理解Python爬虫的基本原理和实现方法。在实际应用中，还需要根据目标网站的具体情况调整代码，并不断优化爬取策略。 “`
注：本文为技术学习文章，实际应用中请遵守相关法律法规和网站规定。示例网站”www.meizitu.com”为假设，实际操作时请替换为真实目标网站并确认其robots.txt政策。
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。