python爬虫—分析Ajax请求对json文件爬取今日头条街拍美图
前言
本次抓取目标是今日头条的街拍美图，爬取完成之后，将每组图片下载到本地并保存到不同文件夹下。下面通过抓取今日头条街拍美图讲解一下具体操作步骤。
一、准备
网站：
/search/?keyword=%E8%A1%97%E6%8B%8D
环境：anaconda3-spyder
二、分析网页
一些网页直接请求得到的HTML代码其实并没有我们在网页中看到的内容，这是因为一些信息通过Ajax加载了，然后通过JavaScript渲染生成的，这时就需要通过分析网页的请求来获取想要爬取的内容。例如我进入街拍这个页面下，右键查看网页源代码，再返回街拍页面一直向下拉动，街拍页面会变换出现不同的内容和图片，再右键查看源代码，发现源代码和第一次我们查看的源代码是一样的，没有发生变化，并且源代码很短。如下所示：
所以重点来了，想看数据在哪，我们如何定位呢？
1、Chrome查看的Ajax请求
打开开发者工具，查看所有的网络请求
2、查看URL内的数据
我们再data下面能够找到title
还能够找到image_list,包含图片的链接，也就是我们要爬取的图片url。因此，我们只需要将列表中的url字段提取出来并下载就ok了，每一组图都建立一个文件夹，文件夹的名称就为组图的标题。
3、请求URL和Headers信息找规律
属性位置的定位找到了以后，我们还需分析一下URL的变化规律。点击headers，观察它的请求URL和Headers信息，查看第一个headers，红框里确实包含很多参数
这么多参数不用蒙圈，因为都在下面显示好了
现在我们查看第二个headers的url参数，发现有一个参数发生了变化，offest由0变成20
我们再观察第三个headers的url的参数
offest变成了40，所以不难发现，除了offest以外，其他参数都是不变的，只有offest发生变化，并且变化的规律为0、20、40、60…这样的规律。所以说这个offset值就是偏移量，进而可以推断出页面每加载一次，获取的数据条数为20。因此，我们可以用offset参数来控制数据分页，通过这个接口批量获取数据了，然后解析。
三、代码实现
1、导包
第一个包，主要目的是通过from urllib.parse import urlencode构造完整的URL。Urllib是python内置的HTTP请求库，urllib.parse url解析模块。
第四个os模块主要和文件路径相关联
第五个把字符串换成MD5的方法
from urllib.parse import urlencode
import requests
import json
import os
from hashlib import md5
2、首先获取请求并返回解析页面
定义一个函数get_page()来加载单个Ajax请求的结果。由上述分析可知唯一变化的参数就是offset，所以我们将它当作参数传递进来。如果访问成功，状态码为200，最后返回的就是json格式的解析页面
def get_page(offest):#获取请求并返回解析页面
params = {
'aid': '24',
'app_name': 'web_search',
'offset': offest,
'format': 'json',
'keyword': '街拍',
'autoload': 'true',
'count': '20',
'en_qc': '1',
'cur_tab': '1',
'from': 'search_tab',
'pd': 'synthesis',
'timestamp': '1602563085392',
'_signature': 'LfFmxgAgEBBOl5xAwmvANy3wJ9AAHJ7m7oodN5ACyp.Hg2l3uBmMDqDDDN6rWnqjaV0akHlvj327I-FN9Xrxz9FT7hdlRtmAVGnGPJlX5zzT8tcamaIq51QEsm2ry1w0eu0'
}
url = base_url + urlencode(params)
try:
rq = requests.get(url,headers = headers)
if rq.status_code == 200 :
#print(rq.json())
return rq.json()
except rq.ConnectionError as e:
print('程序错误',e.args)
3、解析出data下的title和image_list的url
html为上面函数解析出来的json页面信息，我们作为参数传进这个函数中，需先找到html下的data，再从data下找title和image_list.
def get_images(html):
if html.get('data'): #得到data下的全部内容
for item in html.get('data'): #用item循环每一条
#这里需要判断image_list是否为空
title = item.get('title')
if 'image_list' in item and item['image_list'] != []:
images=item['image_list']
for image in images:
yield{
'image': image.get('url'),
'title': title
}#返回一个字典
4、建文件夹存图片
item为data下的所有内容
如果文件夹不存在，那么就os.mkdir新建一个以title为名的文件夹，item.get(‘title’)中括号里的title是上面那个函数返回的
‘image’: image.get(‘url’),
‘title’: title
把它定义成了title
如果我们成功访问了图片的链接地址，那么就可以图片命名了，这里用了哈希算法（我下去还得好好再理解一下）。接下来如果文件夹里面没东西，就打开文件夹写入图片response.content。
def save_image(item):
#os.path模块主要用于文件的属性获取,exists是“存在”的意思，
#所以顾名思义，os.path.exists()就是判断括号里的文件夹'picture'+str(offset)是否存在的意思，括号内的可以是文件路径。
if not os.path.exists(item.get('title')):#判断当前文件夹下是否有该文件
os.mkdir(item.get('title'))#如果不存在就创建该文件夹
try:
response=requests.get(item['image']) #get函数获取图片链接地址，requests发送访问请求，上面那个字典
if response.status_code==200:
file_path='{0}/{1}.{2}'.format(item.get('title'),md5(response.content).hexdigest(),'jpg')
# md5摘要算法（哈希算法），通过摘要算法得到一个长度固定的数据块。将文件保存时，通过哈希函数对每个文件进行文件名的自动生成。
# md5() 获取一个md5加密算法对象
# hexdigest() 获取加密后的16进制字符串
if not os.path.exists(file_path):
with open(file_path,'wb') as f:
f.write(response.content)
print('Downloaded image path is: ', file_path)
else:
print('Already Dowloaded',file_path)
except requests.ConnectionError:
print('Failed to Save Image')
5、主函数调用
先存如两页的图片
if __name__ == '__main__':
base_url = '/api/search/content/?'
headers = {
'referer': '/search/?keyword=%E8%A1%97%E6%8B%8D',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.75 Safari/537.36',
'x-requested-with': 'XMLHttpRequest'
}
for offest in range(0,40,20):
html = get_page(offest)
a=get_images(html)
for item in a:
save_image(item)
for i in a:
print(i)
四、结果展示
我把存入的过程依次输出
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