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我们获取图片的目标地址是 360 壁纸库，网上有大神已经做过一波分析了，我们直接拿来使用
美图获取
我们首先获取壁纸分类信息
先使用 postman 调用，查看响应数据情况
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使用代码保存分类信息
import requests
import json
import time
category = requests.get("http://cdn.apc.360.cn/index.php?c=WallPaper&a=getAllCategoriesV2&from=360chrome")
category_list = category.json()['data']
# 保存category到json文件
category_list
with open("categoty.json",'w', encoding='utf-8') as file_obj:
json.dump(category_list, file_obj, ensure_ascii=False, indent=4)接下来再看下具体的获取图片的接口情况
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同样可以根据响应信息，来编写解析代码
def get_pic(categoty, count):
for i in range(1, 100):
pic_list = []
pic_url = "http://wallpaper.apc.360.cn/index.php?c=WallPaper&a=getAppsByCategory&cid=%s&start=%s&count=%s&from=360chrome" % (categoty, str(i), count)
pic = requests.get(pic_url)
pic_data = pic.json()["data"]
if pic_data:
tmp = deal_pic_data(pic_data)
else:
break
time.sleep(5)其中在函数 deal_pic_data 当中，我们调用了两个子函数，分别用来下载图片和 tag 信息
def download_img(img_url, name):
print (img_url)
r = requests.get(img_url, stream=True)
print(r.status_code) # 返回状态码
if r.status_code == 200:
open("pic\\" + name + '_img.png', 'wb').write(r.content) # 将内容写入图片
print("done")
del r
def save_tag(tag, name):
print(tag)
with open("tag\\" + name + ".txt", "w") as f:
f.write(tag)下图即为爬取过程
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最终我们在本地就成功保存了上千张小姐姐照片
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你以为这样就结束了吗，当然没有
制作网站
毕竟这么多的小姐姐，都在文件夹里是多么的不方便查看呀，我们做成 web 浏览起来是真的香！
我们先编写 index 页面的视图函数
@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():
pic_path = basedir + "\static\img\pic"
pic_list = os.listdir(pic_path)
seg = int(len(pic_list)/4)
data = []
socre = 5
for n in pic_list[:seg]:
tmp_data = []
pic_url = random.choice(pic_list)
tmp_data.append(r"\static\img\pic\\" + pic_url)
tmp_data.append(pic_list.index(n))
data.append(tmp_data)
return render_template('index.html', data=data, score=socre)我们从本地文件夹中拿到小姐姐图片，然后组装成需要的数据格式，传递给前端
对于 index.html 代码
{% for p in data %}
{% endfor %}
在拿到后端传递的数据后，依次展示在 section 标签中
接下来是详情页面
@app.route('/nvshen//', methods=['GET', 'POST'])
def nvshen(id):
pic_path = basedir + "\static\img\pic"
pic_list = os.listdir(pic_path)
pic_url = r"\static\img\pic\\" + pic_list[int(id)]
data = []
score_pic_path = r"static\img\pic\\" + pic_list[int(id)]
gender, age, female_score, male_score, emotion_data = fire_score(score_pic_path)
data.append('性别: %s' % gender)
data.append('年龄: %s' % age)
data.append('颜值评分: %s' % female_score)
data.append('情绪: %s' % emotion_data)
return render_template('nvshen.html', nvshenid=id, main_url=pic_url, data_list=data, user_score=5) 我这里调用了旷视 Face++ 的人脸识别接口，自动返回不同小姐姐的颜值信息
再来看看前端的 HTML 代码
{% for d in data_list %}
{% endfor %}
分别展示设置桌面按钮和颜值信息卡片
最后我们再来看看如何设置桌面壁纸
可以看到在上面的代码中，调用了一个 setWallpaper 函数
我们这里调用了后端的 setwallpaper 接口
@app.route("/setwallpaper/")
def setWallpaperView(pic):
try:
pic_path = basedir + "\static\img\pic\\" + pic
result = setWallpaper(pic_path)
return jsonify({"msg": "OK"}), 200
except Exception as e:
return jsonify({"msg": "ERROR"}), 422
import win32api
import win32gui
import win32con
def setWallpaper(imagepath):
k = win32api.RegOpenKeyEx(win32con.HKEY_CURRENT_USER,"Control Panel\\Desktop",0,win32con.KEY_SET_VALUE)
win32api.RegSetValueEx(k, "WallpaperStyle", 0, win32con.REG_SZ, "2") # 2拉伸,0居中,6适应,10填充,0平铺
win32api.RegSetValueEx(k, "TileWallpaper", 0, win32con.REG_SZ, "0") # 1表示平铺,拉伸居中等都是0
win32gui.SystemParametersInfo(win32con.SPI_SETDESKWALLPAPER,imagepath, 1+2)
return "Set OK" 通过后端代码，来进行桌面壁纸的设置，设置壁纸采用的是直接通过 win32gui 改写注册表信息
整体代码下来，我们主要用到了 Python 爬虫简单技术，Flask 的简单应用以及部分 HTML&JavaScript 技术，技术栈还是比较简单的，喜欢的小伙伴一起来实现下吧
