Python爬虫：批量下载马拉松比赛照片的全程指南

"本文主要讲述了如何使用Python进行批量下载马拉松赛事照片的完整步骤，包括对网页的分析、请求参数的理解以及使用Postman测试接口。作者通过个人经历引出问题，展示了利用编程解决实际问题的过程。" 在Python爬虫领域，批量下载图片是一项常见的任务，特别是在处理如马拉松赛事这类包含大量图片的网站时。本教程以作者参加的一场马拉松比赛为例，说明了如何利用Python高效地下载网站上的所有参赛者照片。 首先，我们需要分析目标网站的结构。在Chrome浏览器中，可以使用开发者工具（快捷键Cmd+Opt+I或F12）进入网络(Network)面板，观察页面加载过程中发出的HTTP请求。在这个案例中，作者发现了一个与图片相关的GET请求，请求参数包括活动ID（activity_id）、页数（page）和每页图片数量（pageSize）。 为了验证这些参数的作用，可以使用Postman这个API测试工具来模拟请求。在Postman中添加相应的参数后，如果能够成功返回一个JSON格式的响应，那么我们就可以进一步解析这个响应，找出图片数据的结构。 响应中的JSON数据通常包含一系列对象，每个对象代表一张图片的信息，如图片ID、用户ID、图片名称等。例如： ```json { "album": { "activity_photo_count": 6984, "searchResultList": [ { "id": "32926651", "uid": 50392, "name": "巴图鲁关东越野", "user_name": null, "user_img": "http://oss.runnerbar.com/img/user_u" } ] } } ``` 在这里，`searchResultList`数组包含了多张图片的详细信息，比如`user_img`字段就是图片URL。为了批量下载这些图片，我们可以遍历整个数组，对每个图片URL发起GET请求，并将返回的图片数据保存到本地。 编写Python脚本时，可以使用requests库发送HTTP请求，BeautifulSoup库解析HTML或JSON数据，以及os和os.path库处理文件路径。以下是一个简化的代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import os # 定义基础URL和参数 base_url = "http://runnerbar.com/api/search/album" activity_id = 10712 page_size = 20 # 循环获取每一页的图片 for page in range(1, (activity_id // page_size) + 1): params = {"activity_id": activity_id, "page": page, "pageSize": page_size} response = requests.get(base_url, params=params) data = response.json() # 解析并下载图片 for item in data["album"]["searchResultList"]: img_url = item["user_img"] img_data = requests.get(img_url).content file_path = f"{activity_id}/{item['id']}.jpg" with open(file_path, "wb") as f: f.write(img_data) print("所有图片已下载完成！") ``` 这个脚本逐页获取图片信息，然后根据返回的URL下载图片，并将其按照活动ID和图片ID命名，存储在本地文件夹中。通过这种方式，你可以轻松地批量下载任何符合该模式的网站图片。 这个教程详细介绍了如何使用Python进行网页抓取和图片下载，对于初学者来说，这是一个很好的实践项目，可以提升对网络请求、数据解析以及文件操作的理解。同时，它也展示了如何将编程技能应用于日常生活，解决实际问题。