前言
最近在做監控相關的配套設施，發現很多腳本都是基於Python的。很早之前就聽說其大名，人生苦短，我學Python，這並非一句戲言。隨著人工智能、機器學習、深度學習的崛起，目前市面上大部分的人工智能的代碼 大多使用Python 來編寫。所以人工智能時代，是時候學點Python了。
基本環境配置
- Python3
- PyCharm
實現步驟
以妹子圖為例，其實很簡單，分以下四步：
- 獲取首頁的頁碼數，並創建與頁碼對應的文件夾
- 獲取頁面的欄目地址
- 進入欄目，獲取欄目頁碼數(每個欄目下有多張圖片，分頁顯示)
- 獲取到欄目下對用標籤中的圖片並下載
注意事項
爬取過程中，還需要注意以下幾點，可能對你有所幫助：
1）導庫，其實就類似於Java中框架或者是工具類，底層都被封裝好了
2）定義方法函數，一個爬蟲可能會幾百行，所以儘量不要寫成一坨
3）定義全局變量
4）防盜鏈
5）切換版本
6）異常捕獲
代碼實現
總結
其實腳本很簡單，從配置環境、安裝集成開發環境、編寫腳本到整個腳本順利執行，差不多花費了四五個小時，最終腳本一根筋的執行。限於服務器帶寬以及配置的影響，17G的圖差不多下載了三四個小時，至於剩下的83G，小夥伴們自行下載吧。
*聲明：本文於網絡整理，版權歸原作者所有，如來源信息有誤或侵犯權益，請聯繫我們刪除或授權事宜。
覺得不錯，點個贊 然後轉發出去
分享到:
