智一面的面试题提供python的测试题
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简介
壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界,有的人喜欢风景,有的人喜欢星空,有的人喜欢美女,有的人喜欢动物。然而,终究有一天你已经产生审美疲劳了,但你下定决定要换壁纸的时候,又发现网上的壁纸要么分辨率低,要么带有水印。
 
这里有一款Mac下的小清新壁纸神器Pap.er,可能是Mac下最好的壁纸软件,自带5K超清分辨率壁纸,富有多种类型壁纸,当我们想在Windows或者Linux下使用的时候,就可以考虑将5K超清分辨率壁纸爬取下来。
 
编写思路
首先,打开Charles软件,进行抓包。打开Pap.er,开始抓包。(由于是Mac系统下的APP,所以非Mac系统的朋友可以直接看抓包结果)
 
抓包分析结果如下:
 
类型 地址
最新 https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per_page=20
最热 https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c69251c9b1c011c41bb97be?page=1&per_page=20
女生 https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81087e6aee28c541eefc26?page=1&per_page=20
星空 https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81f64c96fad8fe211f5367?page=1&per_page=20
参数page不用改动,per_page指的是每页提取的数量,也就是我们想要提取的图片数量。
 
抓完包之后,我们开始编写5K壁纸解析程序
 
# 爬取不同类型图片
def crawler_photo(type_id, photo_count):
 
    # 最新 1, 最热 2, 女生 3, 星空 4
    if(type_id == 1):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c68ffb9463b7fbfe72b0db0?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 2):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c69251c9b1c011c41bb97be?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 3):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81087e6aee28c541eefc26?page=1&per_page=' + str(photo_count)
    elif(type_id == 4):
        url = 'https://service.paper.meiyuan.in/api/v2/columns/flow/5c81f64c96fad8fe211f5367?page=1&per_page=' + str(photo_count)
 
    
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
    # 获取图片链接列表数据,json格式
    respond = requests.get(url, headers=headers)
    # 对json格式转化为python对象
    photo_data = json.loads(respond.content)
 
    # 已经下载的图片张数
    now_photo_count = 1
    # 所有图片张数
    all_photo_count = len(photo_data)
 
    # 开始下载并保存5K分辨率壁纸
    for photo in photo_data:
 
        # 创建一个文件夹存放我们下载的图片(若存在则不用重新创建)
        if not os.path.exists('./' + str(type_id)):
            os.makedirs('./' + str(type_id))
 
        # 准备下载的图片链接,5K超清壁纸链接
        file_url = photo['urls']['raw']
 
        # 准备下载的图片名称,不包含扩展名
        file_name_only = file_url.split('/')
        file_name_only = file_name_only[len(file_name_only) -1]
 
        # 准备保存到本地的完整路径
        file_full_name = './' + str(type_id) + '/' + file_name_only
 
        # 开始下载图片
        Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count)
        
        # 已经下载的图片数量加1
        now_photo_count = now_photo_count + 1
根据不同类型的壁纸,创建不同的文件夹编号进行分类。
 
上面的Down_load()函数是下载文件的意思,调用requests库,具体代码如下:
 
# 文件下载器
def Down_load(file_url, file_full_name, now_photo_count, all_photo_count):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}
 
    # 开始下载图片
    with closing(requests.get(file_url, headers=headers, stream=True)) as response:
        chunk_size = 1024  # 单次请求最大值
        content_size = int(response.headers['content-length'])  # 文件总大小
        data_count = 0 # 当前已传输的大小
        with open(file_full_name, "wb") as file:
            for data in response.iter_content(chunk_size=chunk_size):
                file.write(data)
                done_block = int((data_count / content_size) * 50)
                data_count = data_count + len(data)
                now_jd = (data_count / content_size) * 100
                print("\r %s:[%s%s] %d%% %d/%d" % (file_full_name, done_block * '█', ' ' * (50 - 1 - done_block), now_jd, now_photo_count, all_photo_count), end=" ")
 
    # 下载完图片后获取图片扩展名,并为其增加扩展名
    file_type = filetype.guess(file_full_name)
    os.rename(file_full_name, file_full_name + '.' + file_type.extension)
chunk_size指的是单次请求的最大值,content_size指的就是我们下载5K超清壁纸的大小,为了能够直观显示下载情况,所以添加了下载进度条的显示效果。核心代码为file.write(data)。
 
下载完毕后,为了方便我们查看文件,所以需要给图片添加对应的扩展名,比如jpg,png,gif,这里使用到filetype库对文件进行解析,判断其类型。
 
最后,开始在main中爬取5K高清壁纸:
 
if __name__ == '__main__':
 
    # 最新 1, 最热 2, 女生 3, 星空 4
    # 爬取类型为3的图片(女生),一共准备爬取100张
    print("程序已经开始运行,请稍等……")
    crawler_photo(1, 100)
    crawler_photo(2, 100)
    crawler_photo(3, 100)
    crawler_photo(4, 100)
使用教程
确保以下库均已安装:
 
# 如果没有安装,请使用pip install module安装
import requests
import filetype
import os
import json
from contextlib import closing
演示图片
 
 
 
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