本篇目标
- 抓取淘宝MM的姓名,头像,年龄
- 抓取每一个MM的资料简介以及写真图片
- 把每一个MM的写真图片按照文件夹保存到本地
- 熟悉文件保存的过程
1.URL的格式
在这里我们用到的URL是 http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?page=1,问号前面是基地址,后面的参数page是代表第几页,可以随意更换地址。点击开之后,会发现有一些淘宝MM的简介,并附有超链接链接到个人详情页面。
我们需要抓取本页面的头像地址,MM姓名,MM年龄,MM居住地,以及MM的个人详情页面地址。
2.抓取简要信息
相信大家经过上几次的实战,对抓取和提取页面的地址已经非常熟悉了,这里没有什么难度了,我们首先抓取本页面的MM详情页面地址,姓名,年龄等等的信息打印出来,直接贴代码如下
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import urllib import urllib2 import re class Spider: def __init__( self ): self .siteURL = 'http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm' def getPage( self ,pageIndex): url = self .siteURL + "?page=" + str (pageIndex) print url request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) return response.read().decode( 'gbk' ) def getContents( self ,pageIndex): page = self .getPage(pageIndex) pattern = re. compile ( '<div class="list-item".*?pic-word.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?![]((.*?))(.*?)</a>.*?<strong>(.*?)</strong>.*?<span>(.*?)</span>' ,re.S) items = re.findall(pattern,page) for item in items: print item[ 0 ],item[ 1 ],item[ 2 ],item[ 3 ],item[ 4 ] spider = Spider() spider.getContents( 1 ) |
运行结果如下
3.文件写入简介
在这里,我们有写入图片和写入文本两种方式
1)写入图片
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#传入图片地址,文件名,保存单张图片 def saveImg( self ,imageURL,fileName): u = urllib.urlopen(imageURL) data = u.read() f = open (fileName, 'wb' ) f.write(data) f.close() |
2)写入文本
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def saveBrief( self ,content,name): fileName = name + "/" + name + ".txt" f = open (fileName, "w+" ) print u "正在偷偷保存她的个人信息为" ,fileName f.write(content.encode( 'utf-8' )) |
3)创建新目录
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#创建新目录 def mkdir( self ,path): path = path.strip() # 判断路径是否存在 # 存在 True # 不存在 False isExists = os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 # 创建目录操作函数 os.makedirs(path) return True else : # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在 return False |
4.代码完善
主要的知识点已经在前面都涉及到了,如果大家前面的章节都已经看了,完成这个爬虫不在话下,具体的详情在此不再赘述,直接帖代码啦。
spider.py
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import urllib import urllib2 import re import tool import os #抓取MM class Spider: #页面初始化 def __init__( self ): self .siteURL = 'http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm' self .tool = tool.Tool() #获取索引页面的内容 def getPage( self ,pageIndex): url = self .siteURL + "?page=" + str (pageIndex) request = urllib2.Request(url) response = urllib2.urlopen(request) return response.read().decode( 'gbk' ) #获取索引界面所有MM的信息,list格式 def getContents( self ,pageIndex): page = self .getPage(pageIndex) pattern = re. compile ( '<div class="list-item".*?pic-word.*?<a href="(.*?)" rel="external nofollow" rel="external nofollow" .*?![]((.*?))(.*?)</a>.*?<strong>(.*?)</strong>.*?<span>(.*?)</span>' ,re.S) items = re.findall(pattern,page) contents = [] for item in items: contents.append([item[ 0 ],item[ 1 ],item[ 2 ],item[ 3 ],item[ 4 ]]) return contents #获取MM个人详情页面 def getDetailPage( self ,infoURL): response = urllib2.urlopen(infoURL) return response.read().decode( 'gbk' ) #获取个人文字简介 def getBrief( self ,page): pattern = re. compile ( '<div class="mm-aixiu-content".*?>(.*?)<!--' ,re.S) result = re.search(pattern,page) return self .tool.replace(result.group( 1 )) #获取页面所有图片 def getAllImg( self ,page): pattern = re. compile ( '<div class="mm-aixiu-content".*?>(.*?)<!--' ,re.S) #个人信息页面所有代码 content = re.search(pattern,page) #从代码中提取图片 patternImg = re. compile ( '<img.*?src="(.*?)"' ,re.S) images = re.findall(patternImg,content.group( 1 )) return images #保存多张写真图片 def saveImgs( self ,images,name): number = 1 print u "发现" ,name,u "共有" , len (images),u "张照片" for imageURL in images: splitPath = imageURL.split( '.' ) fTail = splitPath.pop() if len (fTail) > 3 : fTail = "jpg" fileName = name + "/" + str (number) + "." + fTail self .saveImg(imageURL,fileName) number + = 1 # 保存头像 def saveIcon( self ,iconURL,name): splitPath = iconURL.split( '.' ) fTail = splitPath.pop() fileName = name + "/icon." + fTail self .saveImg(iconURL,fileName) #保存个人简介 def saveBrief( self ,content,name): fileName = name + "/" + name + ".txt" f = open (fileName, "w+" ) print u "正在偷偷保存她的个人信息为" ,fileName f.write(content.encode( 'utf-8' )) #传入图片地址,文件名,保存单张图片 def saveImg( self ,imageURL,fileName): u = urllib.urlopen(imageURL) data = u.read() f = open (fileName, 'wb' ) f.write(data) print u "正在悄悄保存她的一张图片为" ,fileName f.close() #创建新目录 def mkdir( self ,path): path = path.strip() # 判断路径是否存在 # 存在 True # 不存在 False isExists = os.path.exists(path) # 判断结果 if not isExists: # 如果不存在则创建目录 print u "偷偷新建了名字叫做" ,path,u '的文件夹' # 创建目录操作函数 os.makedirs(path) return True else : # 如果目录存在则不创建,并提示目录已存在 print u "名为" ,path, '的文件夹已经创建成功' return False #将一页淘宝MM的信息保存起来 def savePageInfo( self ,pageIndex): #获取第一页淘宝MM列表 contents = self .getContents(pageIndex) for item in contents: #item[0]个人详情URL,item[1]头像URL,item[2]姓名,item[3]年龄,item[4]居住地 print u "发现一位模特,名字叫" ,item[ 2 ],u "芳龄" ,item[ 3 ],u ",她在" ,item[ 4 ] print u "正在偷偷地保存" ,item[ 2 ], "的信息" print u "又意外地发现她的个人地址是" ,item[ 0 ] #个人详情页面的URL detailURL = item[ 0 ] #得到个人详情页面代码 detailPage = self .getDetailPage(detailURL) #获取个人简介 brief = self .getBrief(detailPage) #获取所有图片列表 images = self .getAllImg(detailPage) self .mkdir(item[ 2 ]) #保存个人简介 self .saveBrief(brief,item[ 2 ]) #保存头像 self .saveIcon(item[ 1 ],item[ 2 ]) #保存图片 self .saveImgs(images,item[ 2 ]) #传入起止页码,获取MM图片 def savePagesInfo( self ,start,end): for i in range (start,end + 1 ): print u "正在偷偷寻找第" ,i,u "个地方,看看MM们在不在" self .savePageInfo(i) #传入起止页码即可,在此传入了2,10,表示抓取第2到10页的MM spider = Spider() spider.savePagesInfo( 2 , 10 ) |
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import re #处理页面标签类 class Tool: #去除img标签,1-7位空格, removeImg = re. compile ( '<img.*?>| {1,7}| ' ) #删除超链接标签 removeAddr = re. compile ( '<a.*?>|</a>' ) #把换行的标签换为\n replaceLine = re. compile ( '<tr>|<div>|</div>|</p>' ) #将表格制表<td>替换为\t replaceTD = re. compile ( '<td>' ) #将换行符或双换行符替换为\n replaceBR = re. compile ( '<br><br>|<br>' ) #将其余标签剔除 removeExtraTag = re. compile ( '<.*?>' ) #将多行空行删除 removeNoneLine = re. compile ( '\n+' ) def replace( self ,x): x = re.sub( self .removeImg,"",x) x = re.sub( self .removeAddr,"",x) x = re.sub( self .replaceLine, "\n" ,x) x = re.sub( self .replaceTD, "\t" ,x) x = re.sub( self .replaceBR, "\n" ,x) x = re.sub( self .removeExtraTag,"",x) x = re.sub( self .removeNoneLine, "\n" ,x) #strip()将前后多余内容删除 return x.strip() |
以上两个文件就是所有的代码内容,运行一下试试看,那叫一个酸爽啊
到此这篇关于Python爬虫之爬取淘女郎照片示例详解的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬取淘女郎照片内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家!
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