python实战项目，制作网络爬虫爬取百度美女图片，人工智能筛选颜值高的保存到电脑

现在基于python的爬虫实战项目，网络上的资料还是非常多的，但是本节介绍的爬虫略有不同：同样的是下载某个网页的美女图片，不同的是我们这里利用人工智能筛选出漂亮的。爬虫咱们慢慢说，筛选的原理很简单，参考 python实战小项目，人脸检测，让电脑对你的颜值打分 小节。

什么是网络爬虫？

网络爬虫也叫网络蜘蛛（spider），它的官方定义可以去百科查，这里咱们只通俗的说什么是网络爬虫，可能不准确，但是相对更好理解，还是举例说明。

有时候，你可能从某个网页上看到一段信息，觉得非常符合口味，于是动手把它存下来了。这个读取并且存储数据的过程，和一次网络爬虫爬取是类似的。百度，谷歌等搜索引擎，相信大家都用过，它是怎么实现搜索功能的呢？

其实全靠爬虫。他们的网络爬虫不停的爬取互联网的信息并且把认为有用的存下来，当用户输入关键词搜索时，百度谷歌把关键词和自己的数据库匹配，把最相关的网页展示给用户，这样就完成了一次搜索。

咱们再设想一个场景：有一天，你可能看到某个网站上很多信息都很好，一个一个网页的打开并且存储真是麻烦死了。那么这个时候就可以借助网络爬虫，甚至把整个网站的信息都爬取下来。这也是爬虫的一个用途。

python实战项目

经过上面的解释，可以知道，网络爬虫的行为和咱们使用浏览器的行为很像。那么，这里介绍的python网络爬虫其实就是模拟浏览器的。

上图是一组图片，如果咱们想把这些图片都保存下来，一张一张的保存实在太费事了。好像有迅雷可以下载全部链接，但是它会把不该下载的也下载下来，比如红框圈中的那个怪男。

右键，查看网页源代码：

得到很多很多字符，咱们只关心图片链接，打开上图红框圈中的链接，得到图片如下：

显然图片的链接在网页的源代码中，那么怎么写这个python实战项目，网络爬虫呢？

python实战项目，网络爬虫

1. 首先获取网页的源代码

实际上就是模拟浏览器请求那个图片网页的网址。不多说，直接看源码，很简单

#coding:utf-8
import requests

# url 即为图片网页的网址
url = "https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&【...】"

data = requests.get(url)
print data.content

运行后，会发现刚才咱们在浏览器查看的源代码被打印出来了。

2. python项目实战，提取出图片链接

怎么从一大堆字符里提取出关键的美女图片链接呢？答案是使用正则表达式，关于正则表达式，可以参考：

python基础,什么是正则表达式,正则表达式的使用

使用正则表达式的第一步是找出链接的规律，它在哪些位置出现。这里粗略的试一下：

注意到链接是存在 "objURL": 和逗号(,) 之间的，那么咱们的实战项目，python网络爬虫的正则表达式代码可以如下写：

#coding:utf-8
import requests

# url 即为图片网页的网址
url = "https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&【...】"

data = requests.get(url)
#print data.content

# 正则表达式的使用，可参照上一节
pattern = re.compile(r'.*?"objURL":"(.*?)",', re.S)
result = pattern.findall(data.content)
for item in result:
    print item

运行实战项目的 python 网络爬虫脚本，发现我们成功了，得到了一系列的图片地址：

3. python实战项目，下载图片

得到了图片的链接后，咱们怎么把它们存下来呢？答案就是，再模拟浏览器访问一次图片链接，然后把获得的数据写到文件即可。咱们直接上代码：

#coding:utf-8
import requests

# url 即为图片网页的网址
url = "https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&【...】"

data = requests.get(url)
#print data.content

# 正则表达式的使用，可参照上一节
pattern = re.compile(r'.*?"objURL":"(.*?)",', re.S)
result = pattern.findall(data.content)
for item in result:
    try:
        pic = requests.get(item, timeout=2)
        fp = open("pic/%d.jpg"%i, "w+")
        fp.write(pic.content)
        fp.close()
        i = i + 1
    except Exception, e:
        pass

在执行代码前，先创建一个文件夹 pic 用来存图片，然后执行实战项目python脚本，得到

成功了！

4. python实战项目，筛选图片

可以看到，虽然图片被爬取下来了，但并不是完美的，因为怪男也被下载下来了。怎么筛选呢？实际上，可以参考我们前面的博客：

python实战小项目，人脸检测，让电脑对你的颜值打分

咱们`只下载 female（女），颜值大于 55 分`的，代码如下：

#coding:utf-8
import requests
import urllib2
import random
import time, re
import base64
import urllib, json
from token import GetToken


faceDetectUrl = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v1/detect"
# 根据人脸检测的颜值打分，判断是否下载
def IfDownLoad(pic, token):
    img = base64.b64encode(pic)

    params = {"face_fields":"age,beauty,expression,faceshape,gender,glasses,landmark,race,qualities","image":img,"max_face_num":5}
    params = urllib.urlencode(params)

    request_url = faceDetectUrl + "?access_token=" + token
    request = urllib2.Request(url=request_url, data=params)
    request.add_header('Content-Type', 'application/x-www-form-urlencoded')
    response = urllib2.urlopen(request)
    content = response.read()
    if content:
        js = json.loads(content)
        for item in js['result']:
            print "age: %d, beauty: %d" % (item['age'], item['beauty'])
            if 0 == cmp('female', item['gender']):
                if (item['age']<29)and(item['beauty']>55):      # 只下载女孩，年龄小于 29，颜值大于 55分
                    return True
    return False

def DownLoad(url, i):
    fp = open("pic/%d.jpg"%i, "w+")
    fp.write(pic.content)
    fp.close()



if __name__ == "__main__":
    # 获取网页源代码
    url = "https://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&【...】"
    data = requests.get(url)
    # print data.content

    # 获取链接并判断是否下载
    pattern = re.compile(r'.*?"objURL":"(.*?)",', re.S)
    result = pattern.findall(data.content)
    i = 0
    token = GetToken()
    for item in result:
        print item
        try:
            pic = requests.get(item, timeout=2)
            if(True == IfDownLoad(pic.content, token)):
                DownLoad(pic.content, i)
                i = i + 1
        except Exception, e:
            pass

运行实战项目python脚本，得到结果如下：