王者荣耀S27赛季更新Python爬取高清英雄头像送给你
今天王者荣耀S27赛季更新了,赛季更新不仅优化了局部的画面,而且在性能上得到了提升,新赛季的开始,王者峡谷又开始了新的一轮竞技,王者荣耀一款陪伴我走过大学时光的网络手游。
基于此作者运用所学的爬虫知识,借助Python工具爬取王者荣耀官网的英雄人物头像,Python爬虫爬取网页图片可以分为四步:明确目的、发送请求、数据解析、保存数据,下面一起学习。
示例工具:anconda3.7
本文讲解内容:Python爬取图片
适用范围:网页解析、图片爬取
明确目的打开王者荣耀英雄介绍主页,该主页包含很多种英雄的头像图片,主页网址链接如下。
https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml
发送请求
使用requests库发送请求,返回状态码显示为200,服务器连接正常。
import requestsu='https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml'response=requests.get(u)print('状态码:{}'.format(response.status_code))if response.status_code != 200: passelse:print("服务器连接正常")数据解析
在数据解析之前,需要提前安装pyquery,pyquery库类似于Beautiful Soup库,初始化的时候,需要传入HTML文本来初始化一个PyQuery对象,它的初始化方式包括直接传入字符串,传入URL,传入文件名等等,这里传入URL,并且查找节点。
#解析数据from pyquery import PyQuerydoc=PyQuery(html)items=doc('.herolist>li')#.items()print(items)同时遍历,使用find函数查找子节点,遍历爬取图片URL和图片名。
for item in items: url=item.find('img').attr('src') #print(url) urls='http:' url name=item.find('a').text() #print(name) url_content=requests.get(urls).content保存数据最后保存数据,需要提前新建一个文件夹用于数据存储,同时,存储数据的代码需要写在for循环里面,不然只会保存一张图片。
with open('C:/Users/尚天强/Desktop/王者荣耀picture/' name '.jpg','wb') as file: file.write(url_content) print("正在下载%s......%s"%(name,urls))同时加一个计时器,用于计时图片爬取的时长,这里显示图片爬取共计耗时7.03秒。
import timestart=time.time()…end=time.time()print('图片爬取共计耗时{:.2f}秒'.format(end-start))爬取过程动态演示如下,运行过程很快。
以上我们成功将王者荣耀的英雄人物头像爬取下来,代码文件中有高清头像。
将代码进行封装,完整版代码如下,如果你也感兴趣的话可以自己实际运行试一试,爬取生成结果。
import timestart=time.time()import requestsfrom pyquery import PyQuery#确定目标url="https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml"#发送请求html=requests.get(url).content#print(html)#解析数据doc=PyQuery(html)items=doc('.herolist>li').items()#print(items)for item in items: url=item.find('img').attr('src') #print(url) urls='http:' url name=item.find('a').text() #print(name) url_content=requests.get(urls).content #保存数据 with open('C:/Users/尚天强/Desktop/王者荣耀picture/' name '.jpg','wb') as file: file.write(url_content) print("正在下载%s......%s"%(name,urls))print("下载完毕")end=time.time()print('图片爬取共计耗时{:.2f}秒'.format(end-start))三年互联网数据分析经验,擅长Excel、SQL、Python、PowerBI数据处理工具,数据可视化、商业数据分析技能,统计学、机器学习知识,持续创作数据分析内容,点赞关注,不迷路。
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