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看了本文，相信大家对爬虫一定会产生强烈的兴趣，激励自己去学习爬虫，在这里提前祝：大家学有所成！
目标网站：妹子图网 https://www.mzitu.com
环境：Python3.x
相关第三方模块：requests、beautifulsoup4
Re：各位在测试时只需要将代码里的变量 path 指定为你当前系统要保存的路径，使用 python xxx.py 即可运行。
完整源码如下：（文末有更大的福利，希望亲们喜欢。。。）
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
all_url = 'https://www.mzitu.com'
# http请求头
Hostreferer = {
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)',
'Referer': 'http://www.mzitu.com'
}
# 此请求头Referer破解盗图链接
Picreferer = {
'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1)',
'Referer': 'http://i.meizitu.net'
}
# 对妹子图主页all_url发起请求，将返回的HTML数据保存，便于解析
start_html = requests.get(all_url, headers=Hostreferer)
# Linux保存地址
# path = '/home/Nick/Desktop/mzitu/'
# Windows保存地址
path = 'E:/mzitu/'
# 获取最大页数
soup = BeautifulSoup(start_html.text, "html.parser")
page = soup.find_all('a', class_='page-numbers')
max_page = page[-2].text
# same_url = 'http://www.mzitu.com/page/' # 主页默认最新图片
# 获取每一类妹子的网址
same_url = 'https://www.mzitu.com/mm/page/' # 也可以指定《清纯妹子系列》
for n in range(1, int(max_page) + 1):
# 拼接当前类妹子的所有url
ul = same_url + str(n)
# 分别对当前类每一页第一层url发起请求
start_html = requests.get(ul, headers=Hostreferer)
# 提取所有妹子的标题
soup = BeautifulSoup(start_html.text, "html.parser")
all_a = soup.find('div', class_='postlist').find_all('a', target='_blank')
# 遍历所有妹子的标题
for a in all_a:
# 提取标题文本，作为文件夹名称
title = a.get_text()
if(title != ''):
print("准备扒取：" + title)
# windows不能创建带？的目录，添加判断逻辑
if(os.path.exists(path + title.strip().replace('?', ''))):
# print('目录已存在')
flag = 1
else:
os.makedirs(path + title.strip().replace('?', ''))
flag = 0
# 切换到上一步创建的目录
os.chdir(path + title.strip().replace('?', ''))
# 提取第一层每一个妹子的url，并发起请求
href = a['href']
html = requests.get(href, headers=Hostreferer)
mess = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
# 获取第二层最大页数
pic_max = mess.find_all('span')
pic_max = pic_max[9].text
if(flag == 1 and len(os.listdir(path + title.strip().replace('?', ''))) >= int(pic_max)):
print('已经保存完毕，跳过')
continue
# 遍历第二层每张图片的url
for num in range(1, int(pic_max) + 1):
# 拼接每张图片的url
pic = href + '/' + str(num)
# 发起请求
html = requests.get(pic, headers=Hostreferer)
mess = BeautifulSoup(html.text, "html.parser")
pic_url = mess.find('img', alt=title)
print(pic_url['src'])
html = requests.get(pic_url['src'], headers=Picreferer)
# 提取图片名字
file_name = pic_url['src'].split(r'/')[-1]
# 保存图片
f = open(file_name, 'wb')
f.write(html.content)
f.close()
print('完成')
print('第', n, '页完成')
扒图步骤分析：（送给有兴趣的朋友）
1、获取网页源码
打开妹子图网址，用浏览器的F12可以看到网页的请求过程及源码
该步骤代码如下：
#coding=utf-8
import requests
url = 'http://www.mzitu.com'
#设置headers，网站会根据这个判断你的浏览器及操作系统，很多网站没有此信息将拒绝你访问
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 UBrowser/6.1.2107.204 Safari/537.36'}
#用get方法打开url并发送headers
html = requests.get(url,headers = header)
#打印结果 .text是打印出文本信息即源码
print(html.text)
返回的响应，如果没问题的话结果和下面类似，这些就是网页的源码了。
<html>
<body>
......
$("#index_banner_load").find("div").appendTo("#index_banner");
$("#index_banner").css("height", 90);
$("#index_banner_load").remove();
});
</script>
</body>
</html>
2、提取所需信息
- 将获取的源码转换为BeautifulSoup对象
- 使用find搜索需要的数据，保存到容器中
该步骤代码如下：
#coding=utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.mzitu.com'
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 UBrowser/6.1.2107.204 Safari/537.36'}
html = requests.get(url,headers = header)
#使用自带的html.parser解析，速度慢但通用
soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')
#实际上是第一个class = 'postlist'的div里的所有a 标签是我们要找的信息
all_a = soup.find('div',class_='postlist').find_all('a',target='_blank')
for a in all_a:
title = a.get_text() #提取文本
print(title)
如下就找到了当页所有套图的标题：
注意：BeautifulSoup()返回的类型是<class 'bs4.BeautifulSoup'>
find()返回的类型是<class 'bs4.element.Tag'>
find_all()返回的类型是<class 'bs4.element.ResultSet'>
<class 'bs4.element.ResultSet'>不能再进项find/find_all操作
3、进入第二层页面，进行下载操作
点进一个套图之后，发现他是每个页面显示一个图片，这时我们需要知道他的总页数，比如：http://www.mzitu.com/26685是某个套图的第一页，后面的页数都是再后面跟/和数字http://www.mzitu.com/26685/2 (第二页)，那么很简单了，我们只需要找到他一共多少页，然后用循环组成页数就OK了。
该步骤代码如下：
#coding=utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.mzitu.com/26685'
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 UBrowser/6.1.2107.204 Safari/537.36'}
html = requests.get(url,headers = header)
soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')
#最大页数在span标签中的第10个
pic_max = soup.find_all('span')[10].text
print(pic_max)
#输出每个图片页面的地址
for i in range(1,int(pic_max) + 1):
href = url+'/'+str(i)
print(href)
那么我们接下来就是进行寻找图片地址，保存下来；右键妹纸图片，点击检查可以发现如图：
<img src="https://i5.meizitu.net/2019/07/01b56.jpg" alt="台湾妹子身材超有料 护士服秘书装满足你对制服的幻想" width="728" height="485">
如图所示，上面就是我们妹子图片的具体地址了，保存它即可。
该步骤代码如下：
#coding=utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.mzitu.com/26685'
header = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 UBrowser/6.1.2107.204 Safari/537.36'}
html = requests.get(url,headers = header)
soup = BeautifulSoup(html.text,'html.parser')
#最大页数在span标签中的第10个
pic_max = soup.find_all('span')[10].text
#找标题
title = soup.find('h2',class_='main-title').text
#输出每个图片页面的地址
for i in range(1,int(pic_max) + 1):
href = url+'/'+str(i)
html = requests.get(href,headers = header)
mess = BeautifulSoup(html.text,"html.parser")
#图片地址在img标签alt属性和标题一样的地方
pic_url = mess.find('img',alt = title)
html = requests.get(pic_url['src'],headers = header)
#获取图片的名字方便命名
file_name = pic_url['src'].split(r'/')[-1]
#图片不是文本文件，以二进制格式写入，所以是html.content
f = open(file_name,'wb')
f.write(html.content)
f.close()
到此分析结束，完整代码见文章开头......
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