celebs名人写真图片数据采集,先下载100个G再说

大家好,我是辣条。

今天给大家带来一个宝藏网站,国外名人明星的写真图片网站,冒着进小黑屋的风险出爬虫实战,仅供学习交流!侵删!希望大家给个三连支持。

采集目标

数据来源:celebs-place

工具准备

开发环境:win10、python3.7

开发工具:pycharm、Chrome

使用工具包:requests,lxml, os

项目思路

网页图片数据量过大,以单独的一项展示学习 选取单独的A分类

requests发送网络请求

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'}url ='https://celebs-place.com/photos/people-A.html'response = requests.get(url, headers=headers)

xpath提取对应明星a标签的href属性和明星名字

html_data = etree.HTML(response.text)celebs_url_list = html_data.xpath('//div[@class="model_card"]/a/@href')name_list = html_data.xpath('//div[@class="model_card"]/a/div/span/text()')

拼接详情页面url地址, 判断是否能获取数据 提取详情页面所以的url地址 (“你问为啥不获取具体的页数,因为懒!!!!”)

   for page in range(1, 50):

       url_detail = 'https://celebs-place.com' + celebs_url + 'page{}/'

       res = requests.get(url_detail.format(page), headers=headers).text

       # print(res)

       data = etree.HTML(res)

       img_url_list = data.xpath("//div[@class='gallery-p![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210520194629112.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQ1MDc1MTE4,size_16,color_FFFFFF,t_70)

ics-list'][1]/div/a/img/@src")

       if not img_url_list:

           break

保存的文件夹可以手动创建(最好是代码创建,避免各位大佬在使用代码时有不必要的纠纷 狗头保命)

path ="你的文件路径"ifnotos.path.exists(path):        os.mkdir(path)

获取的图片url是小图标的 详细的图片是大图 去除图片url的/cache和后半部分就是大图url(‘-gthumb-gwdata240-ghdata300.jpg’) 提取到准确的图片url地址 请求图片数据,保存对应图片到文件夹

forimg_urlinimg_url_list:            img ="https://celebs-place.com/"+ img_url.split('-g')[0].split('/cache/')[1] +'.jpg'result = requests.get(img, headers=headers).content

当前网页图片的数据量比较大,有几百G,没有特别需要图片数据的可以和辣条一样做一个文明的爬虫君。

项目思路总结

获取到对明星的分类

requests发送网络请求

xpath提取数据

保存数据到文件

简易源码分享

fromlxmlimportetreeimportrequestsimportosheaders = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.212 Safari/537.36'}url ='https://celebs-place.com/photos/people-A.html'response = requests.get(url, headers=headers)# print(response.text)html_data = etree.HTML(response.text)celebs_url_list = html_data.xpath('//div[@class="model_card"]/a/@href')name_list = html_data.xpath('//div[@class="model_card"]/a/div/span/text()')forcelebs_url, celebs_nameinzip(celebs_url_list, name_list):    path =r'E:\python_project\vip_course\celebs_place\img'+"\\"+ celebs_nameifnotos.path.exists(path):        os.mkdir(path)    num =0forpageinrange(1,20):        url_detail ='https://celebs-place.com'+ celebs_url +'page{}/'        res = requests.get(url_detail.format(page), headers=headers).text# print(res)data = etree.HTML(res)        img_url_list = data.xpath("//div[@class='gallery-pics-list'][1]/div/a/img/@src")ifnotimg_url_list:break# print(img_url)forimg_urlinimg_url_list:            img ="https://celebs-place.com/"+ img_url            result = requests.get(img, headers=headers).content            f = open(path +"\\"+ str(num) +".jpg","wb")            f.write(result)            num +=1print("正在下载{}第{}页第{}张".format(celebs_name, page, num))

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,723评论 6 498
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,003评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,512评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,825评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,874评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,841评论 1 295
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,812评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,582评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,033评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,309评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,450评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,158评论 5 341
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,789评论 3 325
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,409评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,609评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,440评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,357评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容