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！

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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