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前情回顾
在上篇教程爬虫养成记——先跨进这个精彩的世界（女生定制篇）中我们已经可以将所有小哥哥的封面照片抓取下来，但仅仅是封面图片在质量和数量上怎么能满足小仙女们的要求呢？在本篇教程中，我们串起一根姻缘“线”，来把这一系列的小哥哥们都收入囊中。
出门先化妆
小仙女们出门约会总会“淡妆浓抹总相宜”，那爬虫出门去爬取数据，也得打扮打扮啊，不然怎么能让男神们都乖乖地跟着走呢？
爬虫的“化妆”可不是“妆前乳 --> 粉底 --> 遮瑕 --> 散粉 --> 画眉 --> 口红”等这些步骤，其目的是为了让对方网站更加确信来访者不是爬虫程序，而是一个活生生的人。人们通过操控浏览器来访问网站，那么爬虫程序只需要模仿浏览器就可以了。 那就来看看浏览器在打开网页时都画了那些“妆”。
打开Chrome并打开调试台，切换到NetWork选项卡，此时访问 https://www.nanrentu.cc/sgtp/ ， 这是时候会看到调试台里出现了很多链接信息，这么多链接到底哪个是我们所需要的呢？回想一下上一篇内容，首先是要获得HTML文档，再从此文档中提取出图片的链接，所以目标有了，就是找到浏览器获取到这个HTML文档的那个链接。
Chrome知道这么多链接信息肯定会让开发者陷入茫然，所以给链接进行了归类，点击上方Doc分类，再点击那唯一的一条链接，就会看到获取此HTML文档链接的详细信息了。此时我们关注主要Request Headers 这个里面的内容。浏览器通过http协议与服务器交互获取信息，爬虫是通过模仿浏览器发出http协议获取信息，其中最重要的一个模仿点就是Request Headers。
http协议里面的“瓶瓶罐罐”
让男生看女孩子化妆用的那些瓶瓶罐罐估计会陷入沉思，这是BB霜，那是粉底液，还有散粉、眼影、遮瑕膏，更不用说各种色号的口红啦。那女孩子看到这http里面的各项内容时估计也会一脸懵逼，其这比化妆品简单多了，我们只需简单了解，就能给爬虫画出精致妆容。
:authority: www.nanrentu.cc
:method: GET // 自定义请求头 请求方法
:path: /sgtp/ // 自定义请求头 请求路径
:scheme: https // 自定义请求头 请求方式
// 所接受的内容格式
accept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.9
// 所接受的编码方式
accept-encoding: gzip, deflate, br
// 所接受的语言
accept-language: zh-CN,zh;q=0.9
// 缓存控制：告诉服务器客户端希望得到一个最新的资源
cache-control: max-age=0
cookie: UM_distinctid=170a5a00fa25bf-075185606c88b7-396d7407-100200-170a5a00fa3507; Hm_lvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583326696,1583756661; CNZZDATA1274895726=1196969733-1583323670-%7C1583752625; Hm_lpvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583756721
sec-fetch-dest: document
sec-fetch-mode: navigate
sec-fetch-site: none
sec-fetch-user: ?1
// 屏蔽HTTPS页面出现HTTP请求警报
upgrade-insecure-requests: 1
user-agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36这么多的信息不用都给爬虫加上，因为这网站的防爬措施等级不高，暂时只要关键的两个就可以了。
- cookie： 这是存储在浏览器里面一段文本，有时包含了验证信息和一些特殊的请求信息
- user-agent：用于标识此请求是由什么工具所发出的
关于User-Agent的详细信息可以参考此篇博文 谈谈 UserAgent 字符串的规律和伪造方法
但是当爬取其他网站时可能会有所需要，在这里赘述这么多原因就是希望大家能明白伪装爬虫的重要性，以及怎么获取这些伪装信息。
// 建立一个名叫headers的字典
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36',
'cookie': 'UM_distinctid=170a5a00fa25bf-075185606c88b7-396d7407-100200-170a5a00fa3507; CNZZDATA1274895726=1196969733-1583323670-%7C1583925652; Hm_lvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583326696,1583756661,1583926583; Hm_lpvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583926583'
}
// 发送请求时带上请求头
response = requests.get(baseUrl,headers=headers)顺藤摸瓜
一个网站是由若干个网页组合而成的，网页中充满着各种超链接，从这网页链接到那个网页，如果我们想要更多小哥哥，那就得首先分析出串联起他们那些超链接，然后就可以顺藤摸瓜咯。
当把鼠标发放到标题上时，标题的颜色发生了变化，证明这一元素为超连接，点击标题浏览器会自动打开一个tab标签页，来显示网页，注意到下方的页码标签，是这些元素串联起了整个图集。
点击“末页”观察url发生了什么变化
末页的url：https://www.nanrentu.cc/sgtp/...
首页的url：https://www.nanrentu.cc/sgtp/...
看起来有点意思了，末页的url比首页的url多了“_7”，接下来再点击分别进入第2页，第3页……观察url的变化，可得出下表。
多点几个组图，也会发现同样规律。这样就明了很多了，我们已经分析清楚了这个跟“藤”的开头与结尾，接下来就可以敲出代码让爬虫开始“摸瓜”咯。
摸瓜第1步:提取标题链接
这个操作与上篇博文中所介绍的一样，打开调试台切换到Elements选项卡就能开始探索提取了。
摸瓜第2步：提取末页链接，得出组图页数
通过观察HTML元素结构，可发现包含末页的 <li> 标签为其父元素<ul>的倒数第二个子元素，所以可得出以下的css选择器
.page > ul > li:nth-last-child(2) > a
摸瓜第3步：根据首尾链接构造url
为了构造url更加方便，我们可以把首页 https://www.nanrentu.cc/sgtp/... 变为 https://www.nanrentu.cc/sgtp/... 在浏览器中打开带有后缀的这个网址，依然能够成功访问到首页，不要问我为什么？这可能就是程序员之间的一种默契吧~
摸瓜第4步：存储图片，摸瓜成功
完整的代码如下：
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import uuid
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36',
'cookie': 'UM_distinctid=170a5a00fa25bf-075185606c88b7-396d7407-100200-170a5a00fa3507; CNZZDATA1274895726=1196969733-1583323670-%7C1583925652; Hm_lvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583326696,1583756661,1583926583; Hm_lpvt_45e50d2aec057f43a3112beaf7f00179=1583926583'
}
def saveImage(imgUrl,name):
imgResponse = requests.get(imgUrl)
fileName = "学习文件/%s.jpg" % name
if imgResponse.status_code == 200:
with open(fileName, 'wb') as f:
f.write(imgResponse.content)
f.close()
def getPic(urlArray):
for url in urlArray:
res = requests.get(url,headers=headers)
if res.status_code == 200:
doc = pq(res.text)
imgSrc = doc('.info-pic-list > a > img').attr('src')
print(imgSrc)
saveImage(imgSrc,uuid.uuid1().hex)
def createUrl(indexUrl,allPage):
baseUrl = indexUrl.split('.html')[0]
urlArray = []
for i in range(1,allPage):
tempUrl = baseUrl+"_"+str(i)+".html"
urlArray.append(tempUrl)
return urlArray
def getBoys(link):
# 摸瓜第1步：获取首页连接
picIndex = link.attr('href')
# 摸瓜第2步：打开首页，提取末页链接，得出组图页数
res = requests.get(picIndex,headers=headers)
print("当前正在抓取的 picIndex: " + picIndex)
if res.status_code == 200:
with open("picIndex.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(res.text)
doc = pq(res.text)
lastLink = doc('.page > ul > li:nth-last-child(2) > a').attr('href')
# 字符串分割，得出全部的页数
if(lastLink is None):
return
# 以.html 为分割符进行分割，取结果数组中的第一项
temp = lastLink.split('.html')[0]
# 再以下划线 _ 分割，取结果数组中的第二项,再转为数值型
allPage = int(temp.split('_')[1])
# 摸瓜第3步：根据首尾链接构造url
urlArray = createUrl(picIndex,allPage)
# 摸瓜第4步：存储图片，摸瓜成功
getPic(urlArray)
def main():
baseUrl = "https://www.nanrentu.cc/sgtp/"
response = requests.get(baseUrl,headers=headers)
if response.status_code == 200:
with open("index.html",'w',encoding="utf-8") as f:
f.write(response.text)
doc = pq(response.text)
# 得到所有图集的标题连接
titleLinks = doc('.h-piclist > li > a').items()
# 遍历这些连接
for link in titleLinks:
getBoys(link)
if __name__ == "__main__":
main()运行结果：
回首掏
回顾整个爬虫程序，它是连续式流水线作业，每一步之间都是环环相扣，所以在写程序前自己一定要把整个流水线的每个环节都考虑清楚，把它们之间的顺序依赖关系化成一个简易的流程图，对着流程图再写程序就会清晰很多。我们可以把每一个模块都写成一个函数，先对函数做好单元测试，再把这些函数按顺序组合起来就行啦。分而治之，有机组合这就是编程的奥义。再复杂的项目，都是由一个个模块组建起来的，这和搭积木是一样的道理。
这个流程图只用单项箭头画出了获取一张图片的全部过程，这就相当于一个工人在干活，我们的计算机是一个大工厂里面有成千上万个工人，只让一个工人干活其他的人都在为他加油嘛？那也太说不过去，在下一篇文章中，我们将画出完整的流程图，分析出其他工人没活干的原因，然后充分调动起计算机的算力，来提升程序的运行效率。
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python
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