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爬取5K分辨率超清唯美壁紙

簡(jiǎn)介

壁紙的選擇其實(shí)很大程度上能看出電腦主人的內(nèi)心世界，有的人喜歡風(fēng)景，有的人喜歡星空，有的人喜歡美女，有的人喜歡動(dòng)物。然而，終究有一天你已經(jīng)產(chǎn)生審美疲勞了，但你下定決定要換壁紙的時(shí)候，又發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上的壁紙要么分辨率低，要么帶有水印。

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這里有一款Mac下的小清新壁紙神器Pap.er，可能是Mac下最好的壁紙軟件，自帶5K超清分辨率壁紙，富有多種類型壁紙，當(dāng)我們想在Windows或者Linux下使用的時(shí)候，就可以考慮將5K超清分辨率壁紙爬取下來。

編寫思路

為了方便快速開發(fā)，我們使用python中的wxpy模塊完成微信的基本操作。

首先，打開Charles軟件，進(jìn)行抓包。打開Pap.er，開始抓包。(由于是Mac系統(tǒng)下的APP，所以非Mac系統(tǒng)的朋友可以直接看抓包結(jié)果)

抓包分析結(jié)果如下：

參數(shù)page不用改動(dòng)，per_page指的是每頁(yè)提取的數(shù)量，也就是我們想要提取的圖片數(shù)量。

抓完包之后，我們開始編寫5K壁紙解析程序

# 爬取不同類型圖片
def crawler_photo(type_id, photo_count):

    # 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4
    if(type_id == 1):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 2):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c69251c9b1c011c41bb97be?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 3):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81087e6aee28c541eefc26?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 4):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81f64c96fad8fe211f5367?page=1&per_page=' + str(photo_count)

    
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
    # 獲取圖片鏈接列表數(shù)據(jù)，json格式
    respond = requests.get(url, headers=headers)
    # 對(duì)json格式轉(zhuǎn)化為python對(duì)象
    photo_data = json.loads(respond.content)

    # 已經(jīng)下載的圖片張數(shù)
    now_photo_count = 1
    # 所有圖片張數(shù)
    all_photo_count = len(photo_data)

    # 開始下載并保存5K分辨率壁紙
    for photo in photo_data:

        # 創(chuàng)建一個(gè)文件夾存放我們下載的圖片(若存在則不用重新創(chuàng)建)
        if not os.path.exists('./' + str(type_id)):
            os.makedirs('./' + str(type_id))

        # 準(zhǔn)備下載的圖片鏈接，5K超清壁紙鏈接
        file_url = photo['urls']['raw']

        # 準(zhǔn)備下載的圖片名稱,不包含擴(kuò)展名
        file_name_only = file_url.split('/')
        file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1]

        # 準(zhǔn)備保存到本地的完整路徑
        file_full_name = './' + str(type_id) + '/' + file_name_only

        # 開始下載圖片
        Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count)
        
        # 已經(jīng)下載的圖片數(shù)量加1
        now_photo_count = now_photo_count + 1

根據(jù)不同類型的壁紙，創(chuàng)建不同的文件夾編號(hào)進(jìn)行分類。

上面的Down_load()函數(shù)是下載文件的意思，調(diào)用requests庫(kù)，具體代碼如下：

# 文件下載器
def Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}

    # 開始下載圖片
    with closing(requests.get(file_url, headers=headers, stream=True)) as response:
        chunk_size = 1024  # 單次請(qǐng)求最大值
        content_size = int(response.headers['content-length'])  # 文件總大小
        data_count = 0 # 當(dāng)前已傳輸?shù)拇笮?        with open(file_full_name, "wb") as file:
            for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
                file.write(data)
                done_block = int((data_count / content_size) * 50)
                data_count = data_count + len(data)
                now_jd = (data_count / content_size) * 100
                print("\r %s：[%s%s] %d%% %d/%d" % (file_full_name, done_block * '█', ' ' * (50 - 1 - done_block), now_jd, now_photo_count, all_photo_count), end=" ")

    # 下載完圖片后獲取圖片擴(kuò)展名，并為其增加擴(kuò)展名
    file_type = filetype.guess(file_full_name)
    os.rename(file_full_name, file_full_name + '.' + file_type.extension)

chunk_size指的是單次請(qǐng)求的最大值，content_size指的就是我們下載5K超清壁紙的大小，為了能夠直觀顯示下載情況，所以添加了下載進(jìn)度條的顯示效果。核心代碼為file.write(data)。

下載完畢后，為了方便我們查看文件，所以需要給圖片添加對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展名，比如jpg,png,gif，這里使用到filetype庫(kù)對(duì)文件進(jìn)行解析，判斷其類型。

最后，開始在main中爬取5K高清壁紙：

if __name__ == '__main__':

    # 最新 1, 最熱 2, 女生 3, 星空 4
    # 爬取類型為3的圖片(女生),一共準(zhǔn)備爬取100張
    print("程序已經(jīng)開始運(yùn)行,請(qǐng)稍等……")
    crawler_photo(1, 100)
    crawler_photo(2, 100)
    crawler_photo(3, 100)
    crawler_photo(4, 100)

使用教程

1. 確保以下庫(kù)均已安裝：

# 如果沒有安裝，請(qǐng)使用pip install module安裝
import requests
import filetype
import os
import json
from contextlib import closing

演示圖片

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完整源代碼

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