本次爬虫用到的网址是：

http://www.netbian.com/index.htm: 彼岸桌面.里面有很多的好看壁纸，而且都是可以下载高清无损的，还比较不错，所以我就拿这个网站练练手。

作为一个初学者，刚开始的时候，无论的代码的质量如何，总之代码只要能够被正确完整的运行那就很能够让自己开心的，如同我们的游戏一样，能在短时间内得到正向的反馈，我们就会更有兴趣去玩。

学习也是如此，只要我们能够在短期内得到学习带来的反馈，那么我们的对于学习的欲望也是强烈的。

作为一个菜鸡，能够完整的完整此次爬虫程序的编写，那便是一个最大的收货，但其实我在此次过程中的收获远不止此。

好的代码其实应该具有以下特性

1. 能够满足最关键的需求
2. 容易理解
3. 有充分的注释
4. 使用规范的命名
5. 没有明显的安全问题
6. 经过充分的测试
   

就以充分的测试为例，经常写代码的就应该知道，尽管多数时候你的代码没有BUG,但那仅仅说明只是大多数情况下是稳定的，但是在某些条件下就会出错（达到出错条件，存在逻辑问题的时候等）。这是肯定的。至于什么原因，不同的代码有不同的原因。如果代码程序都是一次就能完善的，那么我们使用的软件的软件就不会经常更新了。其他其中的道理就不一 一道说了，
久而自知

好的代码一般具有的5大特性

1.便于维护
2.可复用
3.可扩展
4.强灵活性
5.健壮性

经过我的代码运行我发现时间复杂度比较大，因此这是我将要改进的地方，但也不止于此。也有很多利用得不合理的地方，至于存在的不足的地方就待我慢慢提升改进吧！

路过的大佬欢迎留下您宝贵的代码修改意见，

完整代码如下

import os
import bs4
import re
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def getHTMLText(url, headers):
  """向目标服务器发起请求并返回响应"""
  try:
    r = requests.get(url=url, headers=headers)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
    return soup
  except:
    return ""

def CreateFolder():
  """创建存储数据文件夹"""
  flag = True
  while flag == 1:
    file = input("请输入保存数据文件夹的名称：")
    if not os.path.exists(file):
      os.mkdir(file)
      flag = False
    else:
      print('该文件已存在，请重新输入')
      flag = True

  # os.path.abspath(file) 获取文件夹的绝对路径
  path = os.path.abspath(file) + "\\"
  return path

def fillUnivList(ulist, soup):
  """获取每一张图片的原图页面"""
  # [0]使得获得的ul是 <class 'bs4.BeautifulSoup'> 类型
  div = soup.find_all('div', 'list')[0]
  for a in div('a'):
    if isinstance(a, bs4.element.Tag):
      hr = a.attrs['href']
      href = re.findall(r'/desk/[1-9]\d{4}.htm', hr)
      if bool(href) == True:
        ulist.append(href[0])

  return ulist

def DownloadPicture(left_url,list,path):
  for right in list:
    url = left_url + right
    r = requests.get(url=url, timeout=10)
    r.encoding = r.apparent_encoding
    soup = BeautifulSoup(r.text,"html.parser")
    tag = soup.find_all("p")
    # 获取img标签的alt属性，给保存图片命名
    name = tag[0].a.img.attrs['alt']
    img_name = name + ".jpg"
    # 获取图片的信息
    img_src = tag[0].a.img.attrs['src']
    try:
      img_data = requests.get(url=img_src)
    except:
      continue

    img_path = path + img_name
    with open(img_path,'wb') as fp:
      fp.write(img_data.content)
    print(img_name, "  ******下载完成！")

def PageNumurl(urls):
  num = int(input("请输入爬取所到的页码数："))
  for i in range(2,num+1):
    u = "http://www.netbian.com/index_" + str(i) + ".htm"
    urls.append(u)

  return urls


if __name__ == "__main__":
  uinfo = []
  left_url = "http://www.netbian.com"
  urls = ["http://www.netbian.com/index.htm"]
  headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36"
  }
  start = time.time()
  # 1.创建保存数据的文件夹
  path = CreateFolder()
  # 2. 确定要爬取的页面数并返回每一页的链接
  PageNumurl(urls)
  n = int(input("访问的起始页面："))
  for i in urls[n-1:]:
    # 3.获取每一个页面的首页数据文本
    soup = getHTMLText(i, headers)
    # 4.访问原图所在页链接并返回图片的链接
    page_list = fillUnivList(uinfo, soup)
    # 5.下载原图
    DownloadPicture(left_url, page_list, path)

  print("全部下载完成！", "共" + str(len(os.listdir(path))) + "张图片")
  end = time.time()
  print("共耗时" + str(end-start) + "秒")

运行

部分展示结果如下：

以上就是python 爬取壁纸网站的示例的详细内容，更多关于python 爬取壁纸网站的资料请关注python博客其它相关文章！