3.4.1 爬取王者荣耀英雄皮肤实战

第四节:爬取王者荣耀英雄皮肤实战

课程目标

  • 爬取王者荣耀英雄皮肤实战

课程内容

编码实现
爬虫部分
python 复制代码
import requests  # 导入requests库,用于发送HTTP请求
from fake_useragent import UserAgent  # 导入UserAgent库,用于生成随机的User-Agent
import time  # 导入time库,用于添加延时
import bs4  # 导入BeautifulSoup库,用于解析HTML

import os  # 导入os库,用于操作文件系统

# 设置目标网页的URL
url = "https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml" 

# 创建UserAgent对象,用于生成随机User-Agent
us = UserAgent()

# 设置HTTP请求的headers,模拟浏览器访问
headers = {
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7",
    "accept-language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6",
    "cache-control": "max-age=0",
    "priority": "u=0, i",
    "sec-ch-ua": "\"Chromium\";v=\"128\", \"Not;A=Brand\";v=\"24\", \"Microsoft Edge\";v=\"128\"",
    "sec-ch-ua-mobile": "?0",
    "sec-ch-ua-platform": "\"Windows\"",
    "sec-fetch-dest": "document",
    "sec-fetch-mode": "navigate",
    "sec-fetch-site": "none",
    "sec-fetch-user": "?1",
    "upgrade-insecure-requests": "1",
    "user-agent": us.random  # 使用UserAgent生成的随机User-Agent
}

# 发送GET请求获取网页内容
res = requests.get(url=url, headers=headers)

# 修改相应内容解码,因为网页编码可能是GBK
html_text = res.content.decode('gbk')

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = bs4.BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')

# 找到包含英雄列表的<ul>标签
ul = soup.find("ul", {"class": "herolist clearfix"})

# 找到所有<li>标签,代表每个英雄
lis = ul.find_all('li')

# 设置图片保存的目录
save_dir = "imgs"
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)  # 如果目录不存在,则创建它

# 遍历每个英雄的<li>标签
for li in lis:
    # 获取英雄图片的URL
    src = li.a.img.get('src')
    # 获取英雄的名字
    name = li.a.img.get('alt')
    # 补全图片URL
    src_url = "https:" + src
    # 发送请求下载图片
    img_res = requests.get(src_url, headers=headers)
    # 定义图片保存的路径
    base = os.path.join(save_dir, f"{name}.jpg")
    # 打开文件并写入图片内容
    with open(base, "wb") as f:
        f.write(img_res.content)
    # 打印下载完成的信息
    print(f"{name} 皮肤下载完成,保存路径为 {base}")
    # 等待1秒,防止请求过快
    time.sleep(1)
相关推荐
计算机毕业编程指导师5 分钟前
基于深度学习的电子垃圾与混合材料图像分类系统实战:ResNet-50迁移学习+Django部署+三种识别入口完整方案
python·深度学习·毕业设计·resnet·课程设计·图像分类·电子垃圾
外收内放6 分钟前
FastAPI猜字谜实战(5):会话管理
开发语言·python·学习·fastapi
垆边人似月.9 分钟前
选型与快速跑通(Tesseract / EasyOCR / PaddleOCR)
前端·python
Carl_奕然21 分钟前
【智能体】Loop 的四种设计模式之:Verification Loop(2026 最新版)
人工智能·python·设计模式
茉莉玫瑰花茶30 分钟前
线性代数 [ 矩阵乘法与线性变换复合的联系 ]
python·线性代数·math
garmin Chen34 分钟前
Rag引入
python·agent·rag
小oo呆5 小时前
【学习心得】Python多线程
python
happylifetree9 小时前
Python70:核心语法-函数进阶-案例2
python
王中阳Go9 小时前
两个入口答案不一致先别调模型:6 行入口口径对账表(附脚本)
人工智能·后端·python·大语言模型·1024程序员节
BK贝壳9 小时前
bool-hybrid-array 落盘我只认 .bha:用 Create_BHA / Ask_BHA 做布尔数组序列化
数据结构·python·numpy·1024程序员节