编写Python脚本批量下载DesktopNexus壁纸的教程
DesktopNexus 是我最喜爱的一个壁纸下载网站,上面有许多高质量的壁纸,几乎每天必上, 每月也必会坚持分享我这个月来收集的壁纸
但是 DesktopNexus 壁纸的下载很麻烦,而且因为壁纸会通过浏览器检测你当前分辨率来展示 合适你当前分辨率的壁纸,再加上是国外的网站,速度上很不乐观。
于是我写了个脚本,检测输入的页面中壁纸页面的链接,然后批量下载到指定文件夹中。
脚本使用 python 写的,所以需要机器上安装有 python 。
用法:
$ python desktop_nexus.py -p http://www.desktopnexus.com/tag/cat/ -s 1280x800 -o wallpapers
-p 包含 DesktopNexus 壁纸链接的页面,比如我的壁纸分享
-s 壁纸尺寸,可选,缺省为 1440x900
-o 壁纸输出的文件夹,可选,缺省为当前目录下的 wallpapers, 如果不存在会自动创建
代码:
#-*- coding: utf-8 -*- from argparse import ArgumentParser import os, re, sys import urllib2, cookielib, urlparse RE_WALLPAPER = r'http\:\/\/[^\/\.]+\.desktopnexus\.com\/wallpaper\/\d+\/' CHUNK_SIZE = 1024 * 3 class DesktopNexus: def __init__(self, page=None, size=None, output_dir=None): self.page = page self.size = size self.output_dir = output_dir def start(self): print 'Making output directory:', self.output_dir if not os.path.exists(self.output_dir): os.makedirs(self.output_dir) # Setup cookie cookie = cookielib.CookieJar() processer = urllib2.HTTPCookieProcessor(cookie) opener = urllib2.build_opener(processer) urllib2.install_opener(opener) self._read_page() def _get_pic_info(self, url): pic_id = url.split('/')[-2] html = urllib2.urlopen(url).read() pattern = r'<a href=\"\/get\/%s\/\?t=(?P<token>.*?)\"' % pic_id match = re.search(pattern, html, flags=re.I|re.M|re.S) if match: return {'id': pic_id, 'token': match.group('token'), 'size': self.size} else: raise Exception('Cound not find wallpaper') def _get_pic_file(self, pic_info): redirect_url = 'http://www.desktopnexus.com/dl/inline/%(id)s/%(size)s/%(token)s' % pic_info request = urllib2.urlopen(redirect_url) return request.geturl() def _download_pic(self, url): pic_info = self._get_pic_info(url) pic_file = self._get_pic_file(pic_info) filename = os.path.split(urlparse.urlparse(pic_file).path)[-1] filename = os.path.join(self.output_dir, filename) with open(filename, 'wb') as output: resp = urllib2.urlopen(pic_file) total_size = int(resp.info().get('Content-Length')) saved_size = 0.0 while saved_size != total_size: chunk = resp.read(CHUNK_SIZE) saved_size += len(chunk) output.write(chunk) self._print_progress('Saving file: %s' % filename, \ saved_size / total_size * 100) def _print_progress(self, msg, progress): sys.stdout.write('%-71s%3d%%\r' \ % (len(msg) <= 70 and msg or msg[:67] + '...', progress)) sys.stdout.flush() if progress >= 100: sys.stdout.write('\n') def _read_page(self): try: print 'Fetching content:', self.page html = urllib2.urlopen(self.page).read() links = set(re.findall(RE_WALLPAPER, html, re.M|re.I)) count = len(links) print 'Downloading wallpapers:' for i, link in enumerate(links): print '[%d/%d]: %s' % (i + 1, count, link) try: self._download_pic(link) except Exception as e: print 'Error downloading wallpaper.', e.message except Exception as e: print 'Error fetching content.', e if __name__ == '__main__': # Setup argparser parser = ArgumentParser('python desktop_nexus.py') parser.add_argument('-p', '--page', dest='page', required=True, \ help='specific a page that includes wallpaper list') parser.add_argument('-s', '--size', dest='size', default='1440x900', \ help='specific the wallpaper size, default to 1440x900') parser.add_argument('-o', '--output', dest='output_dir', default='wallpapers', \ help='specific the output directory, default to "wallpapers"') args = parser.parse_args() dn = DesktopNexus(**args.__dict__) dn.start()

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C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

기술 및 산업 요구에 따라 Python 및 JavaScript 개발자에 대한 절대 급여는 없습니다. 1. 파이썬은 데이터 과학 및 기계 학습에서 더 많은 비용을 지불 할 수 있습니다. 2. JavaScript는 프론트 엔드 및 풀 스택 개발에 큰 수요가 있으며 급여도 상당합니다. 3. 영향 요인에는 경험, 지리적 위치, 회사 규모 및 특정 기술이 포함됩니다.

구별되고 구별되는 것은 구별과 관련이 있지만, 다르게 사용됩니다. 뚜렷한 (형용사)는 사물 자체의 독창성을 묘사하고 사물 사이의 차이를 강조하는 데 사용됩니다. 뚜렷한 (동사)는 구별 행동이나 능력을 나타내며 차별 과정을 설명하는 데 사용됩니다. 프로그래밍에서 구별은 종종 중복 제거 작업과 같은 컬렉션에서 요소의 독창성을 나타내는 데 사용됩니다. 홀수 및 짝수 숫자를 구별하는 것과 같은 알고리즘이나 함수의 설계에 별개가 반영됩니다. 최적화 할 때 별도의 작업은 적절한 알고리즘 및 데이터 구조를 선택해야하며, 고유 한 작업은 논리 효율성의 구별을 최적화하고 명확하고 읽을 수있는 코드 작성에주의를 기울여야합니다.

! x 이해! x는 C 언어로 된 논리적 비 운영자입니다. 그것은 x의 값, 즉 실제 변경, 거짓, 잘못된 변경 사항을 부수합니다. 그러나 C의 진실과 거짓은 부울 유형보다는 숫자 값으로 표시되며, 0이 아닌 것은 참으로 간주되며 0만이 거짓으로 간주됩니다. 따라서! x는 음수를 양수와 동일하게 처리하며 사실로 간주됩니다.

합에 대한 C에는 내장 합계 기능이 없지만 다음과 같이 구현할 수 있습니다. 루프를 사용하여 요소를 하나씩 축적합니다. 포인터를 사용하여 요소를 하나씩 액세스하고 축적합니다. 큰 데이터 볼륨의 경우 병렬 계산을 고려하십시오.

코드 취약점, 브라우저 호환성, 성능 최적화, 보안 업데이트 및 사용자 경험 개선과 같은 요소로 인해 H5 페이지를 지속적으로 유지해야합니다. 효과적인 유지 관리 방법에는 완전한 테스트 시스템 설정, 버전 제어 도구 사용, 페이지 성능을 정기적으로 모니터링하고 사용자 피드백 수집 및 유지 관리 계획을 수립하는 것이 포함됩니다.

크롤링하는 동안 58.com 작업 페이지의 동적 데이터를 얻는 방법은 무엇입니까? Crawler 도구를 사용하여 58.com의 작업 페이지를 크롤링 할 때는이 문제가 발생할 수 있습니다.

코드 복사 및 붙여 넣기는 불가능하지는 않지만주의해서 처리해야합니다. 코드의 환경, 라이브러리, 버전 등과 같은 종속성은 현재 프로젝트와 일치하지 않으므로 오류 또는 예측할 수없는 결과를 초래할 수 있습니다. 파일 경로, 종속 라이브러리 및 Python 버전을 포함하여 컨텍스트가 일관되게 유지하십시오. 또한 특정 라이브러리의 코드를 복사 및 붙여 넣을 때 라이브러리 및 해당 종속성을 설치해야 할 수도 있습니다. 일반적인 오류에는 경로 오류, 버전 충돌 및 일관되지 않은 코드 스타일이 포함됩니다. 성능 최적화는 코드의 원래 목적 및 제약에 따라 재 설계 또는 리팩토링되어야합니다. 복사 코드를 이해하고 디버그하고 맹목적으로 복사하여 붙여 넣지 않는 것이 중요합니다.
