本篇内容介绍了“python如何爬取漂亮的图片作为壁纸”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

在成都网站设计、成都网站制作过程中，需要针对客户的行业特点、产品特性、目标受众和市场情况进行定位分析，以确定网站的风格、色彩、版式、交互等方面的设计方向。成都创新互联公司还需要根据客户的需求进行功能模块的开发和设计，包括内容管理、前台展示、用户权限管理、数据统计和安全保护等功能。

首先，可以查看上浏览器上的地址栏，可以看出这个搜索结果的网址构成还是挺有规律的，前面是堆糖的首页网址，？后面是咱们的请求数据，请求数据里面最关键的就是（kw="搜索关键词"），这是会根据咱们搜索内容不同而改变的。

接着按键盘上的f12调出开发者工具，点击Network,再按f5刷新下网页进行数据重新请求，可以看到在Name的下拉框下有许多的请求文件，咱们可以点击一个文件进行查看下里面请求头数据，这是待会写爬虫非常重要的请求头构造数据来源。

看不出规律可以单击下资源文件，右边窗口的Request URL行也有这个url，咱们多点击几个文件进行查看，并将里面url地址复制到文本上查看。

单击一个资源文件，再点击右边Preview,可以看到这里面有许多数据，而咱们要的数据就是前面的json数据，黑色三角形是可以点击的，点击后会展开详细的数据信息。

分析到这里，就可以来写咱们的代码，打开pycharm，先导入必要的库。

from urllib.parse import urlencode
import requests
import time
import os

接着构造咱们的请求头和每一页的url。

base_url='https://www.duitang.com/napi/blog/list/by_search/?'

headers = {
    'Host':'www.duitang.com',
    'Referer':'https://www.duitang.com/search/?kw=%e7%be%8e%e5%a5%b3&type=feed',
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36',
    'X-Requested-With':'XMLHttpRequest'
}

def get_page(start,count):
    params={
        'kw':'小姐姐',
        'type':'feed',
        'include_fields':'top_comments,is_root,source_link,item,buyable,root_id,status,like_count,like_id,sender,album,reply_count,favorite_blog_id',
        '_type':'',
        'start':start,
        '_':count
    }
    url = base_url + urlencode(params)
    try:
        response = requests.get(url,headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print("error")
    except requests.ConnectionError as e:
        print('Error',e.args)

获取到图片url就可以进行读写操作了。

def parse_page(json):
    if json:
        items = json.get('data').get('object_list')
        for item in items:
            data = {}
            data['favorite_count'] = item.get('favorite_count');
            item = item.get('photo')
            data['path']=item.get('path'); ## 获取图片url地址
            file_path = '{0}/{1}'.format('./'+download_dir, data['path'].split('/')[-1]) ## 将图片写入到本地硬盘上
            with open(file_path, 'wb') as f:
                img = requests.get(data['path'])
                print(img)
                f.write(img.content)
            yield data

再写个主函数，完成

start_page = 0 ## 从第几页开始爬
page_size = 5 ## 要爬多少页
count = 1597729530322 ## 第1页请求数据中下划线的取值
download_dir = "downlode_img">

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