1.网络爬虫的一些概述过程
正常的浏览器浏览网页过程是：
1.发起Http请求，服务器收到后，返回html代码。
2.浏览器解析html代码，将相应的节点效果展示在UI上，需要下载的二级资源浏览器会去下载。
爬虫：
1.伪装浏览器（headers-User-Agent）
2.访问网站，获得服务器返回的html数据（注意：控制访问的频率，如果访问网页过多可能会封IP）
------------------下面的需要一些前端的知识-------------------
3.解析HTML节点，获得需要的数据或图片的链接
4.下载整理数据
2.手动爬虫
在python中手动爬虫比较麻烦，首先先在进入pycharm（执行Python的app）
file -> setting -> project： 项目名 -> project Interpreter -> + ->分别搜索requests和lxml ->stall requests和lxml
安装上requests和lxml模块。
【手动爬虫（了解）】
了解手动解析爬虫的原理。
问题：
（1）不同的页面，需要进行单独的分析和解析。
（2）有的网站是反爬虫的，很难进行解析
（3）网站返回的HTML格式可能随时在变，需要重新解析新的格式
代码如下：
#可以进行http请求
import requests
#解析html
from lxml import etree
#引入时间模块
import time
#准备一个浏览器信息
headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36’
}
index = 1
def get_url(url):
“”"
这个函数是获得服务器返回并解析
:param url: 要解析的地址
:return: 无
“”"
# 执行网络请求
res = requests.get(url, headers=headers)
# 返回数据后进行解析（对应不同的网站，解析的步骤也是不同的，需要手动去分析网站网站返回的HTML数据）
html = etree.HTML(res.text)
infos = html.xpath(’//ul[@class=“note-list”]/li’)
for info in infos:
root = ‘https://www.jianshu.com’
url_path = root + info.xpath(‘div/a/@href’)[0] # 解析出的图片的数据
print(url_path)
# 下载 url_path 对应的图片
get_img(url_path)
# 防止解析过快
time.sleep(3)
def get_img(url):
“”"
通过图片的连接下载到本地
:param url: 图片的连接
:return: 无
“”"
res = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.HTML(res.text)
infos = html.xpath(’//div[@class = “image-package”]’)
for info in infos:
try:
img_url = info.xpath(‘div[1]/div[2]/img/@data-original-src’)[0]
print(img_url)
data = requests.get(‘http:’ + img_url, headers=headers)
# 拼接文件名
global index
index = index + 1
file_name = str(index)
for i in range(6 - len(file_name)):
file_name = ‘0’ + file_name
#使用文件流输出图片
#此代码将图片存储在项目的根目录下的row_img文件夹中
fp = open(‘row_img/’ + file_name + ‘.jpg’, ‘wb’)
fp.write(data.content)
fp.close()
except OSError:
pass
#主函数
if name == 'main:
urls = [‘https://www.jianshu.com/c/bd38bd199ec6?order_by=added_at&page={}’.format(str(i)) for i in
range(1, 3)] # 1到20页
for url in urls:
get_url(url)
3.自动爬虫
自动爬虫（爬取图片）
icrawler模板一般是没有的，需要到setting-> project Interpreter 中去安装下载。
实例：
#导包,这里使用的是百度图片引擎
#导包可以导入其他引擎如火狐谷歌等，只需要导入相应的包就行，这些引擎都在builtin中。
from icrawler.builtin import BaiduImageCrawler
#设置图片存储路径
baidu_storage = {‘root_dir’ : ‘F:/BaiduImage/img’}
#设置图片下载爬虫的参数
#参数parser_threads：解析HTML的线程数
#参数downloader_threads:下载数据的线程数
#参数storage:图片存储路径
baidu_crawler = BaiduImageCrawler(parser_threads=2,downloader_threads=4,storage=baidu_storage)
#开始爬取
#参数keyword：关键字 这里的关键字可以填写你想填写的。
#参数max_num：最大数量
baidu_crawler.crawl(keyword=‘胡歌’,max_num=20)
以上结果实例【自动爬虫（本次项目使用）】
实际上就是别人手动解析好了结果，我们只需要调用起封装的库，获取结果即可。
4.人脸识别颜值系统
【百度人脸识别算法库】
AipFaceAipFace是人脸识别的Python SDK客户端，为使用人脸识别的开发人员提供了一系列的交互方法。
下面有个链接地址是百度智能云的人脸识别地址。
链接地址：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/1k25rd9rt
进入之后，最好注册一个账户（这个账户就是百度、百度云账户），服务器可以进行流量管理。
1.注册，登录
2.在已开通服务中找到人脸识别，先要创建一个应用，百度云为这个应用分配独立的账号（ 主页面中在 百度智能云–管理中心中找到界面），第一次请点击“创建应用”，输入相关的信息后，百度审核通过。
3. 进入“管理中心”，找到已经创建的应用。保存个人的AppID、API Key、Secret Key。（这3个后面需要很重要！）
4.在pycharm的project Interpreter去下载库 baidu-aip（注意还有一个api不要选错了）
5.新建一个AipFace对象
下面是人脸识别 - > 历史版本 ->python语言提供的一些参考。
可参考 https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/tk3co84sn
如下图：
代码如下：
from aip import AipFace
“”" 你的 APPID AK SK ，注意上面创建应用的APPID，AK，SK这里就用到了"""
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)
6.Base64编码
Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。可查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的详细规范。Base64编码是从二进制到字符的过程，可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。采用Base64编码具有不可读性，需要解码后才能阅读。
在线文档的v2版本直接使用byte数据演示，但是python3需要转BASE64。因此转码过程百度在线文档没有在SDK演示的首页提出。
具体的怎么将文件 转变为 BASE64呢？
下面代码可以实现：
import base64 #python自带不需要安装
def get_file_content(filePath):
‘’’
文件转Base64编码
:param filePath: 文件路径
:return: 转换后的Base64代码
‘’’
file = open(filePath, ‘rb’)
data = file.read()
content = base64.b64encode(data)
file.close()
base = content.decode(‘utf-8’)
print(‘转换后的base64：’, base)
return base
7.AipFace 接口调用
输入参数：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/tk3co84sn
上面网站中有一个参数为： face_fields 这个参数的功能是要分析哪些数据 （这里是字典的格式因此要在代码中写一个字典，包含要分析的数据）
调用API的网址：https://cloud.baidu.com/doc/FACE/s/tk3co84sn client.detect(img, “BASE64”, options)
8. 结果分析
返回值是字典 如果error_code不为0，说明调用有错误，错误信息如上图。
上面所有代码如下：
from aip import AipFace
import base64
“”" 你的 APPID AK SK “”"
APP_ID = ‘19246637’
API_KEY = ‘9Lh3SFU10fHzsdwyAIqM4LOf’
SECRET_KEY = ‘5UMmqAKYUSXK1WgG8vNfdwvxVEw0UTDc’
def get_file_content(filePath):
‘’’
文件转Base64编码
:param filePath: 文件路径
:return: 转换后的Base64代码
‘’’
file = open(filePath, ‘rb’)
data = file.read()
content = base64.b64encode(data)
file.close()
base = content.decode(‘utf-8’)
print(‘转换后的base64：’, base)
return base
#main主函数
if name == ‘main’:
client = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
img = get_file_content(“1.jpg”)
#准备一个字典,填写对应的参数。（注意face_field和face_fields）
options = {“face_fields”: “age,beauty,expression”}
#调用人脸分析接口
#参数img是对应的图片
#参数“BASE64”
#参数options检测参数选项
result = client.detect(img, “BASE64”, options)
print(type(result))
#打印结果内容
#如果error_code不为零说明有错误，而错误信息在刚刚的参考网址中有找一找就能看到
print(result)