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前言分析理想状态实际分析爬虫实现其他注意效果与总结前言

在我们写文章(头条、博客、公众号、自媒体)的时候，常常觉得自己的文章有些老土，这很大程度是因为配图没有选好。

笔者也是遇到相同的情况，顺便解决其中一个案例，给大家一些技术上的参考和借鉴！

并且，我们搜图片如果去百度，会遇到两种情况：非高清或者带水印。这都是我们所忌讳的东西。笔者此次通过图虫创意抓起高清小图，虽然不是大图，但是在火热的移动端阅读上是足够的！

分析

废话说完了，我们开始分析怎么样才能获取这样的图片呢。

理想状态

我们的理想状态就是一个网页，我们的目标网页，把图片<img src="xxxxxx">直接放到html中。我们的爬虫可以直接解析。这种情况，就像你写的博客，个人网站的图片一样，简单嵌入。或者就是通过后台ajax传输图片地址引用。我们不清楚是否这样！

实际分析

但事实这种肯定会被理想破灭，因为不可能！他以图片为核心业务，要你注册，购买等等，怎么可能就这么容易的嵌入进入被你找到。

那它到底如何实现呢？我们分析一下！

首先打开网页，检查图片，发现它的网页图片来源不唯一。有两个主要域名ice和wel，并且后面的编号还不唯一，但是可以尝试发现相同域名不同后缀的图片地址结果相同！（例如icweiliimg9和icweiliimg/效果相同）。

我们发现原来这个搜索url会变化，但是这个查看网页源代码发现并没有我们想要的图片地址。那么我们肯定知道它要么从ajax渲染，或者就藏在js中进行混淆或者加密。我们发现这个xhr中并没有想要的数据，并且他其实藏在js中。其实这个可以猜想到的，因为它的url既然跟着变化那么返回的数据肯定是有区别的。

那么分析就到这里，剩下就是python爬虫的模拟和解析了。

爬虫实现

前面说到已经知道它的数据源，我们用python编写爬虫需要进行模拟。经过测试发现它需要进行一些验证，其中包过cookie的wluuid字段（只验证存在，不验证正确性）。

那么我们编写一段代码就能拿到网页html。但是问题来了。数据藏在js里面啊！！！

我们只能用正则进行套了！

对于这个js，我们通过js=soup.select('script') js=js[4]即可获取。

对于有用数据，只能正则截取。

pattern = re.compile(r'window.hits = (\[)(.*)(\])')

va = pattern.search(str(js)).group(2)#解析js内容

但是这个类似json的串用,拼接我们无法直接使用spilt分组分开，但是我们可以从}全部替换成},,那么就三个,,,我们就可以分割而不影响其他json串内,；split之后每组都满足json串格式，直接转成json取值即可！

那么剩下拿到url直接构造url然后下载图片即可！

其他注意

图片下载：

下载图片有很多图片无名称或者名字相同，避免这个不下载要进行编号两个url域名需要尝试下载其中一个成功即完成下载！

爬虫方面

全程不需要登录，下载为高清小图。后续可以考虑研究登录后的大图分享给大家！

其他

創建图片路径要考虑路径是否存在！效果与总结

通过上述分析：编写爬虫：

import requests	from urllib import parse	from bs4 import BeautifulSoup	import re	import json	header = {	 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36',	 'Cookie': 'wluuid=66; ',	 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3',	 'Accept-encoding': 'gzip, deflate, br',	 'Accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',	 'Cache-Control': 'max-age=0',	 'connection': 'keep-alive'	 , 'Host': 'stock.tuchong.com',	 'Upgrade-Insecure-Requests': '1'	 }	def mkdir(path):	 import os# 引入模块	 path = path.strip()# 去除首位空格	 path = path.rstrip("\\") # 去除尾部 \ 符号	 isExists = os.path.exists(path) # 判断路径是否存在 # 存在 True # 不存在 False	 if not isExists: # 判断结果	 os.makedirs(path)# 如果不存在则创建目录 # 创建目录操作函数	 return True#print (path + ' 创建成功')	 else:	 # 如果目录存在则不创建，并提示目录已存在	 #print(path + ' 目录已存在')	 return False	def downloadimage(imageid,imgname):	 url = ''+str(imageid)+'.webp'	 url2 = ''+str(imageid)+'.webp'	 b=False	 r = requests.get(url)	 print(r.status_code)	 if(r.status_code!=200):	 r=requests.get(url2)	 with open(imgname+'.jpg', 'wb') as f:	 f.write(r.content)	 print(imgname+" 下载成功")	def getText(text):	 texturl = parse.quote(text)	 url=""+texturl+"&use=0"	 req=requests.get(url,headers=header)	 soup=BeautifulSoup(req.text,'lxml')	 js=soup.select('script')	 js=js[4]	 print(js)	 pattern = re.compile(r'window.hits = (\[)(.*)(\])')	 va = pattern.search(str(js)).group(2)#解析js内容	 print(va)	 va = va.replace('{', '{').replace('}', '},,')	 print(va)	 va = va.split(',,,')	 print(va)	 index = 1	 for data in va:	 try:	 dict = json.loads(data)	 print(dict)	 imgname='img/'+text+'/'+dict['title']+str(index)	 index+=1	 mkdir('img/'+text)	 imgid=dict['imageId']	 downloadimage(imgid,imgname)	 except Exception as e:	 print(e)	if __name__ == '__main__':	 getText(text=input('输入关键词:'))

测试结果：

打开文件夹：

发现nice！你只需要输入关键词即可实现自动下载，虽然是小图，但是效果不错！

移动端头条、公众号和博客效果！

不难发现，整个过程就是分析和处理字符串的逻辑难点。数据结构与算法扎实了处理问题都不难

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