Einsteiger-Bing-Tapetenschaber
Vorbereitende Arbeiten
Analyse der Bing-Hintergrund-Webelemente und API
Um einen automatisierten Wallpaper-Downloader mit Bing zu erstellen, müssen wir verstehen, wie wir mit der Bing-API interagieren. Das Ziel besteht darin, Hintergrundbild-URLs abzurufen und sie lokal im gewünschten Format zu speichern. Wir werden auch die relevanten APIs, Bildelemente und URL-Muster untersuchen.
Schlüsselkomponenten:
1. Bings Wallpaper-API:
Bing bietet einen Endpunkt für den Zugriff auf seine Hintergrundmetadaten, einschließlich Bild-URLs, Titel und Beschreibungen. Der primäre Endpunkt, den wir verwenden, ist:
https://www.bing.com/HPImageArchive.aspx?format=js&idx=0&n=1&mkt=en-US
- idx=0: Der Index des Hintergrundbilds (ab heute).
- n=1: Die Anzahl der abzurufenden Hintergrundbilder (in diesem Fall nur eines).
- mkt=en-US: Der Markt-/Sprachcode (in diesem Fall Englisch – USA).
2. Bild-URL und Download:
Die von der API bereitgestellten Bild-URLs haben häufig ein relatives Format (beginnend mit /th?id=...). Um das Bild herunterzuladen, müssen wir die Basis-URL https://www.bing.com voranstellen.
Format- und Namenskonvention:
Die Bild-URL hat häufig die Form:
/th?id=OHR.SouthPadre_ZH-CN8788572569_1920x1080.jpg
Wir werden dies verarbeiten, um die notwendigen Informationen, wie den Bildnamen und die Dateierweiterung, zu extrahieren und entsprechend zu speichern.
Verfahren
1. Daten von der Bing-API abrufen:
Der erste Schritt besteht darin, eine GET-Anfrage an die Bing-API zu senden. Dies gibt ein JSON-Objekt zurück, das die Metadaten des Hintergrundbilds für einen bestimmten Tag enthält.
import requests import os # Simulate browser request headers headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36" } # Directory to save wallpapers default_pictures_dir = os.path.join(os.path.expanduser("~"), "Pictures") picture_path = os.path.join(default_pictures_dir, "bing") # Create the directory if it doesn't exist if not os.path.exists(picture_path): os.makedirs(picture_path) # Fetch wallpapers (last 4 days including today) for idx in range(4): # Request Bing's wallpaper metadata api_url = f"https://www.bing.com/HPImageArchive.aspx?format=js&idx={idx}&n=1&mkt=en-US" response = requests.get(api_url, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Failed to fetch data for idx={idx}, skipping.") continue data = response.json() if not data.get("images"): print(f"No images found for idx={idx}, skipping.") continue # Extract image details image_info = data["images"][0] image_url = "https://www.bing.com" + image_info["url"] image_name = image_info["urlbase"].split("/")[-1] + ".jpg" save_path = os.path.join(picture_path, image_name) # Download the image image_response = requests.get(image_url, headers=headers) if image_response.status_code == 200: with open(save_path, "wb") as f: f.write(image_response.content) print(f"Downloaded: {save_path}") else: print(f"Failed to download image for idx={idx}.")
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python3 -c "$(curl -fsSL https://ghproxy.com/https://raw.githubusercontent.com/Excalibra/scripts/refs/heads/main/d-python/get_bing_wallpapers.py)"
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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
