一、导入必要的模块：
这篇博客将介绍如何使用Python编写一个爬虫程序，从斗鱼直播网站上获取图片信息并保存到本地。我们将使用requests模块发送HTTP请求和接收响应，以及os模块处理文件和目录操作。
如果出现模块报错
进入控制台输入：建议使用国内镜像源
pip install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
我大致罗列了以下几种国内镜像源：
清华大学
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
豆瓣
https://pypi.douban.com/simple/
百度云
https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
中科大
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
华为云
https://mirrors.huaweicloud.com/repository/pypi/simple/
腾讯云
https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/
二、发送GET请求获取响应数据：
设置了请求头部信息，以模拟浏览器的请求，函数返回响应数据的JSON格式内容。
def get_html(url):
header = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=header)
# print(response.json())
html = response.json()
return html如何获取请求头：
火狐浏览器：
- 打开目标网页并右键点击页面空白处。
- 选择“检查元素”选项，或按下快捷键Ctrl + Shift + C（Windows）
- 在开发者工具窗口中，切换到“网络”选项卡。
- 刷新页面以捕获所有的网络请求。
- 在请求列表中选择您感兴趣的请求。
- 在右侧的“请求标头”或“Request Headers”部分，即可找到请求头信息。
将以下请求头信息复制出来即可
3.解析响应数据中的图片信息
用于解析响应数据中的图片信息。通过分析响应数据的结构，提取出每个图片的URL和标题，并将其存储在一个字典中，然后将所有字典组成的列表返回。
def parse_html(html):
image_info_list = []
for item in html['data']:
image_url = item['image_url']
title = item['title']
image_info = {'url': image_url, 'title': title}
image_info_list.append(image_info)
return image_info_list4.保存图片到本地：
用于保存图片到本地。首先创建一个目录"directory"，如果目录不存在的话。然后遍历图片信息列表，依次下载每个图片并保存到目录中，图片的文件名为标题加上".jpg"后缀。
def save_to_images(img_info_list):
directory = 'images'
if not os.path.exists(directory):
os.makedirs(directory)
for img_info in img_info_list:
image_url = img_info['url']
title = img_info['title']
response = requests.get(image_url)
with open(os.path.join(directory, f'{title}.jpg'), 'wb') as f:
f.write(response.content)
源码：
#导入了必要的模块requests和os
import requests
import os
# 定义了一个函数get_html(url)，
# 用于发送GET请求获取指定URL的响应数据。函数中设置了请求头部信息，
# 以模拟浏览器的请求。函数返回响应数据的JSON格式内容
def get_html(url):
header = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/74.0.3729.169 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=header)
# print(response.json())
html = response.json()
return html
# 定义了一个函数parse_html(html)，
# 用于解析响应数据中的图片信息。通过分析响应数据的结构，
# 提取出每个图片的URL和标题，并将其存储在一个字典中，然后将所有字典组成的列表返回
def parse_html(html):
rl_list = html['data']['rl']
# print(rl_list)
img_info_list = []
for rl in rl_list:
img_info = {}
img_info['img_url'] = rl['rs1']
img_info['title'] = rl['nn']
# print(img_url)
# exit()
img_info_list.append(img_info)
# print(img_info_list)
return img_info_list
# 定义了一个函数save_to_images(img_info_list)，用于保存图片到本地。
# 首先创建一个目录"directory"，如果目录不存在的话。然后遍历图片信息列表，
# 依次下载每个图片并保存到目录中，图片的文件名为标题加上".jpg"后缀。
def save_to_images(img_info_list):
dir_path = 'directory'
if not os.path.exists(dir_path):
os.makedirs(dir_path)
for img_info in img_info_list:
img_path = os.path.join(dir_path, img_info['title'] + '.jpg')
res = requests.get(img_info['img_url'])
res_img = res.content
with open(img_path, 'wb') as f:
f.write(res_img)
# exit()
#在主程序中，设置了要爬取的URL，并调用前面定义的函数来执行爬取、解析和保存操作。
if __name__ == '__main__':
url = 'https://www.douyu.com/gapi/rknc/directory/yzRec/1'
html = get_html(url)
img_info_list = parse_html(html)
save_to_images(img_info_list)效果图：
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