彼岸图网收集了大量美图，是个不错的爬取对象。话不多说，直接上图。
分析站点 分类列表
爬取之前，自然要分析一波，这个站点的框架比较简单，从分类着手，共包含12个分类项。
4K人物4K动漫4K动物4K宗教4K影视4K明星4K汽车4K游戏4K美女4K美食4K背景4K风景
名称都含有4K，但是获取原图是需要会员的，所以我这里获取的不是原图，而是详细页展示的大图。首先要获取的当然是分类页面的网址，看下面的DOM.
通过xpath //div[contains(@class, “classify”)]/a 可以得到分类链接信息，从而可以得到分类名称和网址。
缩略图列表
接下来以4k影视为例，解析每个分类页面，从分类页面可以看到图片的缩略图列表，点击缩略图就能进入详细页面看到大图。
缩略图列表中的图片链接可以通过xpath //div[@class=”slist”]//a/@href 获得。
此外，分类页面包含大量图片，是通过分页展示的，分页的页数可以从页面尾部看到。
页面数量可以通过xpath //span[@class=”slh”]/following-sibling::a[1]/text()获得，也就是…后的同胞元素。
大图页面
最后就是通过缩略图访问的大图页面了，根据大图的id信息，其实际链接可以通过xpath //*[@id=”img”]/img/@src获得。
到此，整个网站已经分析完成。
爬取方案
根据分析过程可以很容易想到爬取步骤：
获取分类信息，包括名称和链接根据分类链接爬取缩略图信息，逐页爬取逐页爬取过程中，获取大图实际链接下载大图到本地
为了加速爬取过程，我们可以使用多进程，使用Python中的进程池Pool即可。
代码实现
下面通过代码进行实现，为了方便资源共享，减少全局变量或参数传递，我将爬虫封装成一个类Netbian_Spider. 将主页网址和爬虫所需的UA放到初始化信息中。
class Netbian_Spider(object): def __init__(self): self.index = ‘http://pic.netbian.com’ self.headers = { ‘user-agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36’ } 函数定义
在类中，可以先按爬取步骤定义好成员函数，当然在编码过程中可以依情况进行增删改。
def get_path(self, name): pass def get_categories(self): ”’get categories of website”’ pass def spider_by_category(self, category, url): ”’Process function which use to capture images base on category”’ pass def parse_thumb_page(self, url, first_page=False): ”’parse thumbnail page and get all the detail pages url”’ pass def parse_detail_page(self, url): ”’parse detail page and get source image url”’ pass def download_image(self, url, path): pass
下面对爬虫的实现过程进行详细说明。
保存路径
首先确定图片的保存路径，根目录为~/Pictures/python/netbian，windows对应用户默认的图片目录，linux用户也是同样。
调用get_path会在根目录下会根据分类名称name新建子文件夹。
def get_path(self, name): home_path = os.path.expanduser(‘~’) path = os.path.join(home_path, ‘Pictures/python/netbian/’ + name) if not os.path.isdir(path): os.makedirs(path) return os.path.realpath(path) 获取分类信息
按照前面的分类，爬虫第一步是爬取分类信息，我们使用yield定义一个生成器，逐个返回获取到的分类名称和分类网址。
def get_categories(self): ”’get categories of website”’ res = requests.get(self.index, headers=self.headers) doc = html.fromstring(res.content) categories = doc.xpath(‘//div[contains(@class, “classify”)]/a’) for category in categories: name = category.xpath(‘text()’)[0] url = category.xpath(‘@href’)[0] yield name, url 按分类逐页爬取
得到分类页面url后，通过后续实现的page_thumb_page解析分类页面得到
大图详细页面链接detail_pages每个分类的总页面数量page_cnt
之后就逐页爬取大图并下载到本地，直到所有页面都爬取完成。
def spider_by_category(self, category, url): ”’Process function which use to capture images base on category”’ path_category = self.get_path(category) detail_pages, page_cnt = self.parse_thumb_page(url, first_page=True) img_cnt = 0 page_num = 1 while True: for page in detail_pages: img_cnt += 1 print(‘[{} page-{} img-{}] Parsing page {}’.format( category, page_num, img_cnt, page)) img_url = self.parse_detail_page(page) self.download_image(img_url, path_category) page_num += 1 if page_num > page_cnt: break detail_pages = self.parse_thumb_page( ‘{}index_{}.html’.format(url, page_num)) 解析缩略图
在分类页面，也就是缩略图页面，通过前面提及的xpath可以得到所有缩略图对应大图的链接。此外，如果是当前分类的首页，还需要返回分页数。
def parse_thumb_page(self, url, first_page=False): ”’parse thumbnail page and get all the detail pages url”’ res = requests.get(self.index + url, headers=self.headers) doc = html.fromstring(res.content) detail_pages = doc.xpath(‘//div[@class=”slist”]//a/@href’) if first_page: page_cnt = doc.xpath( ‘//span[@class=”slh”]/following-sibling::a[1]/text()’)[0] return detail_pages, int(page_cnt) else: return detail_pages 下载大图
大图页面的解析也是一个xpath就搞定了，然后通过requests下载到本地指定路径就ok啦。
def parse_detail_page(self, url): ”’parse detail page and get source image url”’ res = requests.get(self.index + url, headers=self.headers) doc = html.fromstring(res.content) img_url = doc.xpath(‘//*[@id=”img”]/img/@src’)[0] return img_url def download_image(self, url, path): img_name = url.split(‘/’)[-1] save_path = os.path.join(path, img_name) res = requests.get(self.index + url, headers=self.headers, timeout=20) if res.status_code == 200: with open(save_path, ‘wb’) as f: f.write(res.content) main函数
主函数用到的最关键的知识点就是进程池Pool，使用Pool创建多进程，进程数量由multiprocessing.cpu_conut()决定，也就是PC包含的CPU数量。
主函数首先创建Netbian_Spider类的对象spider，然后获取分类信息。进程池中，每个进程处理一个分类，共12个进程，每次最多执行cpu_count()个进程，剩下的需要前面至少一个执行结束才会开始。
def main(): spider = Netbian_Spider() categories = spider.get_categories() p = Pool(cpu_count()) for name, url in categories: p.apply_async(spider.spider_by_category, args=(name, url)) p.close() p.join() print(‘All Done!’)if __name__ == “__main__”: main() 爬取测试
使用python3爬取彼岸图网，共爬取图片17796张，9.18G
写在最后
该爬虫源码已放置Github项目capturer，欢迎交流。
此外，爬取图片仅供学习，不得商用哦。
原文首发唠叨的紫菜 https://www.litreily.top/2020/08/09/netbian/