【python】爬取斗鱼直播照片保存到本地目录【附源码+文末免费送书】

一、导入必要的模块：

这篇博客将介绍如何使用Python编写一个爬虫程序，从斗鱼直播网站上获取图片信息并保存到本地。我们将使用requests模块发送HTTP请求和接收响应，以及os模块处理文件和目录操作。

如果出现模块报错

进入控制台输入：建议使用国内镜像源

pip install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

我大致罗列了以下几种国内镜像源：

清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/ 

百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/

腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/

二、发送GET请求获取响应数据：

设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。

def get_html(url):
    header = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url, headers=header)
    # print(response.json())
    html = response.json()
    return html

如何获取请求头：

火狐浏览器：

打开目标网页并右键点击页面空白处。
选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）
在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。
刷新页面以捕获所有的网络请求。
在请求列表中选择您感兴趣的请求。
在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。

将以下请求头信息复制出来即可

3.解析响应数据中的图片信息

        用于解析响应数据中的图片信息。通过分析响应数据的结构，提取出每个图片的URL和标题，并将其存储在一个字典中，然后将所有字典组成的列表返回。

def parse_html(html):
    image_info_list = []
    for item in html['data']:
        image_url = item['image_url']
        title = item['title']
        image_info = {'url': image_url, 'title': title}
        image_info_list.append(image_info)
    return image_info_list

4.保存图片到本地：

用于保存图片到本地。首先创建一个目录”directory”，如果目录不存在的话。然后遍历图片信息列表，依次下载每个图片并保存到目录中，图片的文件名为标题加上”.jpg”后缀。

def save_to_images(img_info_list):
    directory = 'images'
    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)

    for img_info in img_info_list:
        image_url = img_info['url']
        title = img_info['title']
        response = requests.get(image_url)
        with open(os.path.join(directory, f'{title}.jpg'), 'wb') as f:
            f.write(response.content)

源码：

如果你对互联网变现感兴趣：可以关注：https://bbs.csdn.net/topics/617804998


#导入了必要的模块requests和os
import requests
import os


# 定义了一个函数get_html(url)，
# 用于发送GET请求获取指定URL的响应数据。函数中设置了请求头部信息，
# 以模拟浏览器的请求。函数返回响应数据的JSON格式内容
def get_html(url):
    header = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=url, headers=header)
    # print(response.json())
    html = response.json()
    return html


# 定义了一个函数parse_html(html)，
# 用于解析响应数据中的图片信息。通过分析响应数据的结构，
# 提取出每个图片的URL和标题，并将其存储在一个字典中，然后将所有字典组成的列表返回
def parse_html(html):
    rl_list = html['data']['rl']
    # print(rl_list)
    img_info_list = []
    for rl in rl_list:
        img_info = {}
        img_info['img_url'] = rl['rs1']
        img_info['title'] = rl['nn']
        # print(img_url)
        # exit()
        img_info_list.append(img_info)
    # print(img_info_list)
    return img_info_list


# 定义了一个函数save_to_images(img_info_list)，用于保存图片到本地。
# 首先创建一个目录"directory"，如果目录不存在的话。然后遍历图片信息列表，
# 依次下载每个图片并保存到目录中，图片的文件名为标题加上".jpg"后缀。
def save_to_images(img_info_list):
    dir_path = 'directory'
    if not os.path.exists(dir_path):
        os.makedirs(dir_path)
    for img_info in img_info_list:
        img_path = os.path.join(dir_path, img_info['title'] + '.jpg')
        res = requests.get(img_info['img_url'])
        res_img = res.content
        with open(img_path, 'wb') as f:
            f.write(res_img)
        # exit()

#在主程序中，设置了要爬取的URL，并调用前面定义的函数来执行爬取、解析和保存操作。
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.douyu.com/gapi/rknc/directory/yzRec/1'
    html = get_html(url)
    img_info_list = parse_html(html)
    save_to_images(img_info_list)

效果图：

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内容简介

《Python网络爬虫从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了使用Python实现网络爬虫开发应该掌握的技术。全书共分19章，内容包括初识网络爬虫、了解Web前端、请求模块urllib、请求模块urllib3、请求模块requests、高级网络请求模块、正则表达式、XPath解析、解析数据的BeautifulSoup、爬取动态渲染的信息、多线程与多进程爬虫、数据处理、数据存储、数据可视化、App抓包工具、识别验证码、Scrapy爬虫框架、Scrapy_Redis分布式爬虫、数据侦探。书中所有知识都结合具体实例进行介绍，涉及的程序代码给出了详细的注释，读者可轻松领会网络爬虫程序开发的精髓，快速提高开发技能。

作者简介

明日科技，全称是吉林省明日科技有限公司，是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司，其编写的教材非常注重选取软件开发中的必需、常用内容，同时也很注重内容的易学、方便性以及相关知识的拓展性，深受读者喜爱。其教材多次荣获“全行业优秀畅销品种”“全国高校出版社优秀畅销书”等奖项，多个品种长期位居同类图书销售排行榜的前列。

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