python爬虫虎牙女主播 python爬虫看看虎牙女主播中谁最“顶”步骤详解
萌萌哒的瓤瓤 人气:0网页链接:https://www.huya.com/g/4079
这里的主要步骤其实还是和我们之前分析的一样,如下图所示:
这里再简单带大家看一下就行,重点是我们的第二部分。
既然网页结构我们已经分析完了,那么我还是选择用之前的xpath来爬取我们所需要的资源。
# 获取所有的主播信息 def getDatas(html): datalist=[] parse=parsel.Selector(html) lis=parse.xpath('//li[@class="game-live-item"]').getall() # print(lis) for li in lis: data = [] parse1=parsel.Selector(li) img_src=parse1.xpath('//img[@class="pic"]/@data-original').get("data") data.append(img_src) title=parse1.xpath('//i[@class="nick"]/@title').get("data") data.append(title) redu=parse1.xpath('//i[@class="js-num"]/text()').get("data") data.append(redu) datalist.append(data) return datalist
这样我们就能获取到我们所需要的所有资源,之后将图片保存下来即可。这其中有两种文件的下载方式,一种是通过 with open打开文件的方式 ,另外一种就是通过 urllib.request.urlretrieve(data,path) 的方法,网上说第二种方式的下载速度会相对快一点,并且第二种有点 set 集合的意思,可以自动进行 去重 的操作,下载的文件夹中没有该文件就下载,否则就跳过。
#保存主播头像 def download(datalist): for data in datalist: #第一种下载方式 with open("D:/software/python/python爬虫/虎牙颜值主播排名/", 'wb') as f: f.write(data[0]) #第二种下载方式 urllib.request.urlretrieve(data[0],"D:/software/python/python爬虫/虎牙颜值主播排名"+"/"+data[1]+".jpg") print(data[1]+"下载完成")
百度人脸识别接口
百度AI开放平台链接:https://ai.baidu.com/
输入相应的应用名称以及简介即可。
这样我们的应用就算创建完毕了。选中的部分也是我们接下来会用到的。
之后我们先去看一下sdk文件
看使用说明即可,不用着急下载,之后我们直接在pycharm中安装模块就行。
之后我们来看一下简单的操作流程首先先创建客户端:
之后我们就是调用接口解析图片,因为我们需要返回颜值分数这一个参数,所以还需要带参数进行请求,否则无法将分数信息返回给我们。如下图:
这样我们颜值检测的接口流程基本就已经理清楚了,代码如下:
def face_rg(file_path): """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = '你的 App ID' API_KEY = '你的 Api Key' SECRET_KEY = '你的 Secret Key' client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) with open(file_path,'rb')as file: data=base64.b64encode(file.read()) image=data.decode() imageType = "BASE64" """ 如果有可选参数 """ options = {} options["face_field"] = "beauty" """ 带参数调用人脸检测 """ result=client.detect(image, imageType, options) # print(result) return result['result']['face_list'][0]['beauty']
之后我们就只需要编写一个遍历文件夹下面的图片进行检测,之后将整个信息按照颜值分数进行降序排列:
path=r"D:\software\python\python爬虫\虎牙颜值主播排名" image_list=os.listdir(path) name_score={} for image in image_list: try: print(image.split(".")[0]+"颜值评分为:%d"%face_rg(path+"/"+image)) name_score[image.split(".")[0]]=face_rg(path+"/"+image) except: pass second_score=sorted(name_score.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) print("-------------------------------------检测结束-------------------------------------") print("-------------------------------------以下是排名-------------------------------------") for a,b in enumerate(second_score): print("{}的颜值评分为:{},排名第{}".format(second_score[a][0],second_score[a][1],a+1))
这里博主测完自己的颜值是 52分,连及格线都没到 ,大家也可以在评论区说说自己的分数。
效果演示
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