前言

今天给大家介绍的是Python爬虫批量下载相亲网站图片数据，在这里给需要的小伙伴们代码，并且给出一点小心得。

首先是爬取之前应该尽可能伪装成浏览器而不被识别出来是爬虫，基本的是加请求头，但是这样的纯文本数据爬取的人会很多，所以我们需要考虑更换代理IP和随机更换请求头的方式来对相亲网站图片数据进行爬取。

在每次进行爬虫代码的编写之前，我们的第一步也是最重要的一步就是分析我们的网页。

通过分析我们发现在爬取过程中速度比较慢，所以我们还可以通过禁用谷歌浏览器图片、JavaScript等方式提升爬虫爬取速度。

开发工具

Python版本： 3.6

相关模块：

requests模块

parsel模块

re模块

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

文中完整代码及文件，评论留言获取

数据来源查询分析

浏览器中打开我们要爬取的页面
按F12进入开发者工具，查看我们想要的相亲网站图片数据在哪里
这里我们需要页面数据就可以了

代码实现

for page in range(1, 11):
    # 请求链接
    url = f'https://love.19lou.com/valueApp/api/love/searchLoveUser?page={page}&perPage=12&sex=0'
    # 伪装模拟
    headers = {
        # User-Agent 用户代理, 表示浏览器基本信息
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
        'Cookie':'你的Cookie'
    }
    # 发送请求
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    print(response)

	#for循环遍历, 把列表里面元素一个一个提取出来
    for index in response.json()['data']['items']:
        #  https://love.19lou.com/detail/51593564  format 字符串格式化方法
        link = f'https://love.19lou.com/detail/{index["uid"]}'

	html_data = requests.get(url=link, headers=headers).text

	# 把获取下来 html字符串数据<html_data>, 转成可解析对象
        selector = parsel.Selector(html_data)
        name = selector.css('.username::text').get()
        info_list = selector.css('.info-tag::text').getall()
        # . 表示调用方法属性
        gender = info_list[0].split('：')[-1]
        age = info_list[1].split('：')[-1]
        height = info_list[2].split('：')[-1]
        date = info_list[-1].split('：')[-1]
        # 判断info_list元素个数  当元素个数4个 说明没有体重一栏
        if len(info_list) == 4:
            weight = '0kg'
        else:
            weight = info_list[3].split('：')[-1]
        info_list_1 = selector.css('.basic-item span::text').getall()[2:]
        zodiac = info_list_1[0].split('：')[-1]
        constellation = info_list_1[1].split('：')[-1]
        nativePlace = info_list_1[2].split('：')[-1]
        location = info_list_1[3].split('：')[-1]
        edu = info_list_1[4].split('：')[-1]
        maritalStatus = info_list_1[5].split('：')[-1]
        job = info_list_1[6].split('：')[-1]
        money = info_list_1[7].split('：')[-1]
        house = info_list_1[8].split('：')[-1]
        car = info_list_1[9].split('：')[-1]
        img_url = selector.css('.page .left-detail .abstract .avatar img::attr(src)').get()
        # 把获取下来的数据 保存字典里面  字典数据容器
        dit = {
            '昵称': name,
            '性别': gender,
            '年龄': age,
            '身高': height,
            '体重': weight,
            '出生日期': date,
            '生肖': zodiac,
            '星座': constellation,
            '籍贯': nativePlace,
            '所在地': location,
            '学历': edu,
            '婚姻状况': maritalStatus,
            '职业': job,
            '年收入': money,
            '住房': house,
            '车辆': car,
            '照片': img_url,
            '详情页': link,
        }
        csv_writer.writerow(dit)
        new_name = re.sub(r'[\/"*?<>|]', '', name)

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效果展示

最后

今天的分享到这里就结束了 ，感兴趣的朋友也可以去试试哈

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出处：https://www.cnblogs.com/guzichuan/p/17040519.html