
来源 | Python与数据分析
Unsplash是个高清摄影图片的网站,里面的照片非常精美,分辨率也很高,最重要的是,所有的照片都没有版权,无须向原作者申请授权,即可任意使用。
最近闲暇的时候写了个爬虫爬了下Unsplash上的那些高赞的壁纸。爬虫原理非常简单,就是爬取所有的壁纸,然后筛选那些赞数最高的图片。
第一步我们爬取Unsplash所有的壁纸图片信息,并存入MongoDB,代码如下
def get_image_by_page(page_no):
   url = "https://unsplash.com/napi/collections/1065976/photos?page={}&per_page=10&order_by=latest&share_key=a4a197fc196734b74c9d87e48cc86838".format(page_no)
   r = requests.get(url, verify=False)
   data = r.json()
   return datadef get_images():
   page_no = 1
   client = pymongo.MongoClient()
   db = client["unsplash"]
   while True:
       result = get_image_by_page(page_no)
       if len(result) == 0:
           break
       db.wallpaper.insert_many(result)
       print(page_no)
       page_no += 1
       time.sleep(10)爬下来的数据里面包含了几个重要的字段。
我们最关心的就是likes这个字段,这个里面存了图片的赞数,后续我们筛选高赞图片的时候会用到。
还有两个字段分别是width和height,这是图片的宽度和高度,因为我们这里关注的是桌面壁纸,所以只关心宽度大于高度的那些壁纸。
爬完图片信息后,接下来我们从数据库筛选高赞图片,代码如下
def get_top_liked_images():
   client = pymongo.MongoClient()
   db = client["unsplash"]
   cursor = db.wallpaper.aggregate([
       {"$match": {"likes": {"$gte": 1000}}}
   ])   path = os.path.dirname(__file__)
   path = os.path.join(path, "wallpaper")
   for item in cursor:
       url = item["urls"]["raw"]
       width = item["width"]
       height = item["height"]
       if width <= height:
           continue
       r = requests.get(url, verify=False)
       filename = "{}.jpg".format(int(time.time()))
       filepath = os.path.join(path, filename)
       with open(filepath, "wb") as f:
           f.write(r.content)
       print(filepath)
       time.sleep(10)这里我们会根据图片信息里的URL去下载图片。需要注意的是,如果过于频繁的爬取Unsplash,会导致爬虫被封,所以这里每次下载完都会睡个10秒钟。