终于我还是没忍住，用Python爬了一波女神

你学爬虫，最终不还是为了爬妹子

啥也不说，开始福利赠送~

女神大会

不是知道有多少人知道“懂球帝”这个 APP（网站），又有多少人关注过它的一个栏目“女神大会”，在这里，没有足球，只有女神哦。

画风是这样的

女神评分，全部是由球迷来决定，是不是很赤鸡，下面就一起来看看球迷眼中女神排名吧。

开工

获取 ID 信息

首先，我们可以通过抓取懂球帝 APP 的网络请求，拿到一个 API，

http://api.dongqiudi.com/search?keywords=type=all&page=

该 API ，我们能够拿到如下信息

我们主要关注 ID 和 thumb，ID 后面用来拼接女神所在页面的 HTML 地址，thumb 就用来收藏。

于是，我们就可以得到一个简单的解析函数

def get_list(page): nvshen_id_list = [] nvshen_id_picture = [] for i in range(1, page): print("获取第" + str(i) + "页数据") url = 'http://api.dongqiudi.com/search?keywords=%E5%A5%B3%E7%A5%9E%E5%A4%A7%E4%BC%9A&type=all&page=' + str(i) html = requests.get(url=url).text news = json.loads(html)['news'] if len(news) == 0: print("没有更多啦") break nvshen_id = [k['id'] for k in news] nvshen_id_list = nvshen_id_list + nvshen_id nvshen_id_picture = nvshen_id_picture + [{k['id']: k['thumb']} for k in news] time.sleep(1) return nvshen_id_list, nvshen_id_picture

下载 HTML 页面

接下来，通过观察，我们能够得到，每个女神所在的页面地址都是这样的，

https://www.dongqiudi.com/archive/**.html

其中 ** 就是上面拿到的 ID 值，那么获取 HTML 页面的代码也就有了

def download_page(nvshen_id_list): for i in nvshen_id_list: print("正在下载ID为" + i + "的HTML网页") url = 'https://www.dongqiudi.com/archive/%s.html' % i download = DownloadPage() html = download.getHtml(url) download.saveHtml(i, html) time.sleep(2) class DownloadPage(object): def getHtml(self, url): html = requests.get(url=url).content return html def saveHtml(self, file_name, file_content): with open('html_page/' + file_name + '.html', 'wb') as f: f.write(file_content)

防止访问限制，每次请求都做了2秒的等待

但是，问题来了

当我直接请求这个页面的时候，竟然是这样的

被（悲）拒（剧）了

没办法，继续斗争。重新分析，发现请求中有携带一个 cookie，哈哈，这个我们已经轻车熟路啦

对 requests 请求增加 cookie，同时再把 headers 里面增加个 User-Agent，再试

成了！

解析本地 HTML

最后，就是解析下载到本地的 HTML 页面了，页面的规则就是，本期女神介绍页面，会公布上期女神的综合得分，而我们的主要任务就是获取各个女神的得分

def deal_loaclfile(nvshen_id_picture): files = os.listdir('html_page/') nvshen_list = [] special_page = [] for f in files: if f[-4:] == 'html' and not f.startswith('~'): htmlfile = open('html_page/' + f, 'r', encoding='utf-8').read() content = BeautifulSoup(htmlfile, 'html.parser') try: tmp_list = [] nvshen_name = content.find(text=re.compile("上一期女神")) if nvshen_name is None: continue nvshen_name_new = re.findall(r"女神(.+?)，", nvshen_name) nvshen_count = re.findall(r"超过(.+?)人", nvshen_name) tmp_list.append(''.join(nvshen_name_new)) tmp_list.append(''.join(nvshen_count)) tmp_list.append(f[:-4]) tmp_score = content.find_all('span', attrs={'style': "color:#ff0000"}) tmp_score = list(filter(None, [k.string for k in tmp_score])) if '.' in tmp_score[0]: if len(tmp_score[0]) > 3: tmp_list.append(''.join(list(filter(str.isdigit, tmp_score[0].strip())))) nvshen_list = nvshen_list + get_picture(content, tmp_list, nvshen_id_picture) else: tmp_list.append(tmp_score[0]) nvshen_list = nvshen_list + get_picture(content, tmp_list, nvshen_id_picture) elif len(tmp_score) > 1: if '.' in tmp_score[1]: if len(tmp_score[1]) > 3: tmp_list.append(''.join(list(filter(str.isdigit, tmp_score[1].strip())))) nvshen_list = nvshen_list + get_picture(content, tmp_list, nvshen_id_picture) else: tmp_list.append(tmp_score[1]) nvshen_list = nvshen_list + get_picture(content, tmp_list, nvshen_id_picture) else: special_page.append(f) print("拿不到score的HTML：", f) else: special_page.append(f) print("拿不到score的HTML：", f) except: print("解析出错的HTML：", f) raise return nvshen_list, special_page def get_picture(c, t_list, n_id_p): print("进入get_picture函数:") nvshen_l = [] tmp_prev_id = c.find_all('a', attrs={"target": "_self"}) for j in tmp_prev_id: if '期' in j.string: href_list = j['href'].split('/') tmp_id = re.findall(r"\d+\.?\d*", href_list[-1]) if len(tmp_id) == 1: prev_nvshen_id = tmp_id[0] t_list.append(prev_nvshen_id) for n in n_id_p: for k, v in n.items(): if k == prev_nvshen_id: t_list.append(v) print("t_list", t_list) nvshen_l.append(t_list) print("get_picture函数结束") return nvshen_l

保存数据

对于我们最后解析出来的数据，我们直接保存到 csv 文件中，如果数据量比较大的话，还可以考虑保存到 mongodb 中。

def save_to_file(nvshen_list, filename): with open(filename + '.csv', 'w', encoding='utf-8') as output: output.write('name,count,score,weight_score,page_id,picture\n') for row in nvshen_list: try: weight = int(''.join(list(filter(str.isdigit, row[1])))) / 1000 weight_2 = float(row[2]) + float('%.2f' % weight) weight_score = float('%.2f' % weight_2) rowcsv = '{},{},{},{},{},{}'.format(row[0], row[1], row[3], weight_score, row[4], row[5]) output.write(rowcsv) output.write('\n') except: raise

对于女神的得分，又根据打分的人数，做了个加权分数

保存图片

def save_pic(url, nick_name): resp = requests.get(url) if not os.path.exists('picture'): os.mkdir('picture') if resp.status_code == 200: with open('picture' + f'/{nick_name}.jpg', 'wb') as f: f.write(resp.content)

直接从拿到的 thumb 地址中下载图片，并保存到本地。

做一些图

首先我们先做一个柱状图，看看排名前10和倒数前10的情况

可以看到，朱茵、石川恋和高圆圆位列三甲，而得分高达95+的女神也有7位之多。那么排名后10位的呢，自行看吧，有没有人感到有点扎心呢，哈哈哈。同时，也能够从打分的人数来看出，人气高的女神，普遍得分也不低哦。

不过，该排名目前只代表球迷心目中的榜单，不知道程序猿心中的榜单会是怎样的呢

词云

图片墙

流口水哦。

百度 API 评分

百度有免费的人脸检测 API，只要输入图片，就能够得到对应的人脸得分，还是非常方便的，感兴趣的小伙伴可以去官网看看哦。

我这里直接给出了我通过百度 API 得出的女神新得分，一起来看看吧

哈哈哈哈，AI 的评分，对于图片的依赖太高，纯属娱乐。