一、技术路线
requests：网页请求
BeautifulSoup：解析html网页
re：正则表达式，提取html网页信息
os：保存文件
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import re
import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup
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二、获取网页信息
常规操作，获取网页信息的固定格式，返回的字符串格式的网页内容，其中headers参数可模拟人为的操作，‘欺骗'网站不被发现
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def getHtml(url): #固定格式，获取html内容
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
} #模拟用户操作
try:
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
print('网络状态错误')
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三、网页爬取分析
右键单击图片区域，选择 ‘审查元素' ,可以查看当前网页图片详情链接，我就满心欢喜的复制链接打开保存，看看效果，结果一张图片只有60几kb，这就是缩略图啊，不清晰，果断舍弃。。。
没有办法，只有点击找到详情页链接，再进行单独爬取。
空白右键，‘查看页面源代码'，把刚刚复制的缩略图链接复制查找快速定位，分析所有图片详情页链接存在div标签，并且class=‘list' 唯一，因此可以使用BeautifulSoup提取此标签。并且发现图片详情页链接在herf=后面（同时我们注意到有部分无效链接也在div标签中，观察它们异同，发现无效链接存在'https'字样，因此可在代码中依据此排出无效链接，对应第4条中的函数代码），只需提取出来再在前面加上网页首页链接即可打开，并且右键图片，‘审查元素'，复制链接下载的图片接近1M，表示是高清图片了，到这一步我们只需调用下载保存函数即可保存图片
四、网页详情页链接获取
根据第3条分析的情况，首要目标是将每页的每个图片的详情页链接给爬取下来，为后续的高清图片爬取做准备，这里直接定义函数def getUrlList(url):
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def getUrlList(url): # 获取图片链接
url_list = [] #存储每张图片的url，用于后续内容爬取
demo = getHtml(url)
soup = BeautifulSoup(demo,'html.parser')
sp = soup.find_all('div', class_="list") #class='list'在全文唯一，因此作为锚，获取唯一的div标签；注意，这里的网页源代码是class，但是python为了和class（类）做区分，在最后面添加了_
nls = re.findall(r'a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ', str(sp)) #用正则表达式提取链接
for i in nls:
if 'https' in i: #因所有无效链接中均含有'https'字符串，因此直接剔除无效链接（对应第3条的分析）
continue
url_list.append('http://www.netbian.com' + i) #在获取的链接中添加前缀，形成完整的有效链接
return url_list
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五、依据图片链接保存图片
同理，在第4条中获取了每个图片的详情页链接后，打开，右键图片'审查元素'，复制链接即可快速定位，然后保存图片
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def fillPic(url,page):
pic_url = getUrlList(url) #调用函数，获取当前页的所有图片详情页链接
path = './美女' # 保存路径
for p in range(len(pic_url)):
pic = getHtml(pic_url[p])
soup = BeautifulSoup(pic, 'html.parser')
psoup = soup.find('div', class_="pic") #class_="pic"作为锚，获取唯一div标签；注意，这里的网页源代码是class，但是python为了和class（类）做区分，在最后面添加了_
picUrl = re.findall(r'src="(.*?)"', str(psoup))[0] #利用正则表达式获取详情图片链接，因为这里返回的是列表形式，所以取第一个元素（只有一个元素，就不用遍历的方式了）
pic = requests.get(picUrl).content #打开图片链接，并以二进制形式返回（图片，声音，视频等要以二进制形式打开）
image_name ='美女' + '第{}页'.format(page) + str(p+1) + '.jpg' #给图片预定名字
image_path = path + '/' + image_name #定义图片保存的地址
with open(image_path, 'wb') as f: #保存图片
f.write(pic)
print(image_name, '下载完毕！！！')
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六、main()函数
经过前面的主体框架搭建完毕之后，对整个程序做一个前置化，直接上代码
在这里第1页的链接是http://www.netbian.com/meinv/
第2页的链接是http://www.netbian.com/meinv/index_2.htm
并且后续页面是在第2页的基础上仅改变最后的数字，因此在写代码的时候要注意区分第1页和后续页面的链接，分别做处理；同时在main()函数还增加了自定义爬取页数的功能，详见代码
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def main():
n = input('请输入要爬取的页数：')
url = 'http://www.netbian.com/meinv/' # 资源的首页，可根据自己的需求查看不同分类，自定义改变目录，爬取相应资源
if not os.path.exists('./美女'): # 如果不存在，创建文件目录
os.mkdir('./美女/')
page = 1
fillPic(url, page) # 爬取第一页，因为第1页和后续页的链接的区别，单独处理第一页的爬取
if int(n) >= 2: #爬取第2页之后的资源
ls = list(range(2, 1 + int(n)))
url = 'http://www.netbian.com/meinv/'
for i in ls: #用遍历的方法对输入的需求爬取的页面做分别爬取处理
page = str(i)
url_page = 'http://www.netbian.com/meinv/'
url_page += 'index_' + page + '.htm' #获取第2页后的每页的详情链接
fillPic(url, page) #调用fillPic()函数
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七、完整代码
最后再调用main()，输入需要爬取的页数，即可开始爬取，完整代码如下
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import re
import requests
import os
from bs4 import BeautifulSoup
def getHtml(url): #固定格式，获取html内容
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
} #模拟用户操作
try:
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.text
except:
print('网络状态错误')
def getUrlList(url): # 获取图片链接
url_list = [] #存储每张图片的url，用于后续内容爬取
demo = getHtml(url)
soup = BeautifulSoup(demo,'html.parser')
sp = soup.find_all('div', class_="list") #class='list'在全文唯一，因此作为锚，获取唯一的div标签；注意，这里的网页源代码是class，但是python为了和class（类）做区分，在最后面添加了_
nls = re.findall(r'a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" ', str(sp)) #用正则表达式提取链接
for i in nls:
if 'https' in i: #因所有无效链接中均含有'https'字符串，因此直接剔除无效链接（对应第3条的分析）
continue
url_list.append('http://www.netbian.com' + i) #在获取的链接中添加前缀，形成完整的有效链接
return url_list
def fillPic(url,page):
pic_url = getUrlList(url) #调用函数，获取当前页的所有图片详情页链接
path = './美女' # 保存路径
for p in range(len(pic_url)):
pic = getHtml(pic_url[p])
soup = BeautifulSoup(pic, 'html.parser')
psoup = soup.find('div', class_="pic") #class_="pic"作为锚，获取唯一div标签；注意，这里的网页源代码是class，但是python为了和class（类）做区分，在最后面添加了_
picUrl = re.findall(r'src="(.*?)"', str(psoup))[0] #利用正则表达式获取详情图片链接，因为这里返回的是列表形式，所以取第一个元素（只有一个元素，就不用遍历的方式了）
pic = requests.get(picUrl).content #打开图片链接，并以二进制形式返回（图片，声音，视频等要以二进制形式打开）
image_name ='美女' + '第{}页'.format(page) + str(p+1) + '.jpg' #给图片预定名字
image_path = path + '/' + image_name #定义图片保存的地址
with open(image_path, 'wb') as f: #保存图片
f.write(pic)
print(image_name, '下载完毕！！！')
def main():
n = input('请输入要爬取的页数：')
url = 'http://www.netbian.com/meinv/' # 资源的首页，可根据自己的需求查看不同分类，自定义改变目录，爬取相应资源
if not os.path.exists('./美女'): # 如果不存在，创建文件目录
os.mkdir('./美女/')
page = 1
fillPic(url, page) # 爬取第一页，因为第1页和后续页的链接的区别，单独处理第一页的爬取
if int(n) >= 2: #爬取第2页之后的资源
ls = list(range(2, 1 + int(n)))
url = 'http://www.netbian.com/meinv/'
for i in ls: #用遍历的方法对输入的需求爬取的页面做分别爬取处理
page = str(i)
url_page = 'http://www.netbian.com/meinv/'
url_page += 'index_' + page + '.htm' #获取第2页后的每页的详情链接
fillPic(url_page, page) #调用fillPic()函数
main()
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