一：前言

嘀嘀嘀，上车请刷卡。昨天看到了不错的图片分享网——花瓣，里面的图片质量还不错，所以利用selenium+xpath我把它的妹子的栏目下爬取了下来，以图片栏目名称给文件夹命名分类保存到电脑中。这个妹子主页是动态加载的，如果想获取更多内容可以模拟下拉，这样就可以更多的图片资源。这种之前爬虫中也做过，但是因为网速不够快所以我就抓了19个栏目，一共500多张美图，也已经很满意了。

先看看效果：

Paste_Image.png

二：运行环境

IDE：Pycharm
Python3.6
lxml 3.7.2
Selenium 3.4.0
requests 2.12.4

三：实例分析

1.这次爬虫我开始做的思路是：进入这个网页然后来获取所有的图片栏目对应网址，然后进入每一个网页中去获取全部图片。（如下图所示）

Paste_Image.png

2.但是爬取获取的图片分辨率是236x354，图片质量不够高，但是那个时候已经是晚上1点30之后了，所以第二天做了另一个版本：在这个基础上再进入每个缩略图对应的网页，再抓取像下面这样高清的图片。

Paste_Image.png

四：实战代码

1.第一步导入本次爬虫需要的模块

__author__ = &#39;布咯咯_rieuse&#39;
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium import webdriverimport requestsimport lxml.htmlimport os

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2.下面是设置webdriver的种类，就是使用什么浏览器进行模拟，可以使用火狐来看它模拟的过程，也可以是无头浏览器PhantomJS来快速获取资源，['--load-images=false', '--disk-cache=true']这个意思是模拟浏览的时候不加载图片和缓存，这样运行速度会加快一些。WebDriverWait标明最大等待浏览器加载为10秒，set_window_size可以设置一下模拟浏览网页的大小。有些网站如果大小不到位，那么一些资源就不加载出来。

# SERVICE_ARGS = [&#39;--load-images=false&#39;, &#39;--disk-cache=true&#39;]# browser = webdriver.PhantomJS(service_args=SERVICE_ARGS)browser = webdriver.Firefox()wait = WebDriverWait(browser, 10)browser.set_window_size(1400, 900)

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3.parser(url, param)这个函数用来解析网页，后面有几次都用用到这些代码，所以直接写一个函数会让代码看起来更整洁有序。函数有两个参数：一个是网址，另一个是显性等待代表的部分，这个可以是网页中的某些板块，按钮，图片等等...

def parser(url, param):
    browser.get(url)
    wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, param)))
    html = browser.page_source
    doc = lxml.html.fromstring(html)return doc

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4.下面的代码就是解析本次主页面然后获取到每个栏目的网址和栏目的名称，使用xpath来获取栏目的网页时，进入网页开发者模式后，如图所示进行操作。之后需要用栏目名称在电脑中建立文件夹，所以在这个网页中要获取到栏目的名称，这里遇到一个问题，一些名称不符合文件命名规则要剔除，我这里就是一个 * 影响了。

def get_main_url():
    print(&#39;打开主页搜寻链接中...&#39;)try:
        doc = parser(&#39;http://huaban.com/boards/favorite/beauty/&#39;, &#39;#waterfall&#39;)
        name = doc.xpath(&#39;//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/div[2]/h3/text()&#39;)
        u = doc.xpath(&#39;//*[@id="waterfall"]/div/a[1]/@href&#39;)for item, fileName in zip(u, name):
            main_url = &#39;http://huaban.com&#39; + item
            print(&#39;主链接已找到&#39; + main_url)if &#39;*&#39; in fileName:
                fileName = fileName.replace(&#39;*&#39;, &#39;&#39;)
            download(main_url, fileName)except Exception as e:
        print(e)

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Paste_Image.png

5.前面已经获取到栏目的网页和栏目的名称，这里就需要对栏目的网页分析，进入栏目网页后，只是一些缩略图，我们不想要这些低分辨率的图片，所以要再进入每个缩略图中，解析网页获取到真正的高清图片网址。这里也有一个地方比较坑人，就是一个栏目中，不同的图片存放dom格式不一样，所以我这样做

img_url = doc.xpath(&#39;//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src&#39;)
img_url2 = doc.xpath(&#39;//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src&#39;)

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这就把两种dom格式中的图片地址都获取了，然后把两个地址list合并一下。img_url +=img_url2
在本地创建文件夹使用filename = 'image\{}\'.format(fileName) + str(i) + '.jpg'表示文件保存在与这个爬虫代码同级目录image下，然后获取的图片保存在image中按照之前获取的栏目名称的文件夹中。

def download(main_url, fileName):
    print(&#39;-------准备下载中-------&#39;)try:
        doc = parser(main_url, &#39;#waterfall&#39;)if not os.path.exists(&#39;image\\&#39; + fileName):
            print(&#39;创建文件夹...&#39;)
            os.makedirs(&#39;image\\&#39; + fileName)
        link = doc.xpath(&#39;//*[@id="waterfall"]/div/a/@href&#39;)# print(link)
        i = 0for item in link:
            i += 1
            minor_url = &#39;http://huaban.com&#39; + item
            doc = parser(minor_url, &#39;#pin_view_page&#39;)
            img_url = doc.xpath(&#39;//*[@id="baidu_image_holder"]/a/img/@src&#39;)
            img_url2 = doc.xpath(&#39;//*[@id="baidu_image_holder"]/img/@src&#39;)
            img_url +=img_url2try:
                url = &#39;http:&#39; + str(img_url[0])
                print(&#39;正在下载第&#39; + str(i) + &#39;张图片，地址：&#39; + url)
                r = requests.get(url)
                filename = &#39;image\\{}\\&#39;.format(fileName) + str(i) + &#39;.jpg&#39;with open(filename, &#39;wb&#39;) as fo:
                    fo.write(r.content)except Exception:
                print(&#39;出错了！&#39;)except Exception:
        print(&#39;出错啦!&#39;)if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    get_main_url()

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