一、推理原理
1.先去《英雄聯(lián)盟》官網(wǎng)找到英雄及皮膚圖片的網(wǎng)址：
http://lol.qq.com/data/info-heros.shtml
2.從上面網(wǎng)址可以看到所有英雄都在，按下F12查看源代碼，發(fā)現(xiàn)英雄及皮膚圖片并沒有直接給出，而是隱藏在JS文件中。這時候需要點開Network，找到js窗口，刷新網(wǎng)頁，就看到一個champion.js的選項，點擊可以看到一個字典——里面就包含了所有英雄的名字（英文）以及對應的編號。
3.但是只有英雄的名字（英文）以及對應的編號并不能找到圖片地址，于是回到網(wǎng)頁，隨便點開一個英雄，跳轉頁面后發(fā)現(xiàn)英雄及皮膚的圖片都在，但要下載還需要找到原地址，這是鼠標右擊選擇“在新標簽頁中打開”，新的網(wǎng)頁才是圖片的原地址。
4.圖中紅色框就是我們需要的圖片地址，經(jīng)過分析知道：每一個英雄及皮膚的地址只有編號不一樣（http://ossweb-img.qq.com/images/lol/web201310/skin/big266000.jpg），而該編號有6位，前3位表示英雄，后三位表示皮膚。剛才找到的js文件中恰好有英雄的編號，而皮膚的編碼可以自己定義，反正每個英雄皮膚不超過20個，然后組合起來就可以了。
二、推理代碼
第一步：獲取js字典
def path_js(url_js):
res_js = requests.get(url_js, verify = False).content
html_js = res_js.decode("gbk")
pat_js = r'"keys":(.*?),"data"'
enc = re.compile(pat_js)
list_js = enc.findall(html_js)
dict_js = eval(list_js[0])
return dict_js
第二步：從 js字典中提取到key值生成url列表
def path_url(dict_js):
pic_list = []
for key in dict_js:
for i in range(20):
xuhao = str(i)
if len(xuhao) == 1:
num_houxu = "00" + xuhao
elif len(xuhao) == 2:
num_houxu = "0" + xuhao
numStr = key+num_houxu
url = r'http://ossweb-img.qq.com/images/lol/web201310/skin/big'+numStr+'.jpg'
pic_list.append(url)
print(pic_list)
return pic_list
第三步：從 js字典中提取到value值生成name列表
def name_pic(dict_js, path):
list_filePath = []
for name in dict_js.values():
for i in range(20):
file_path = path + name + str(i) + '.jpg'
list_filePath.append(file_path)
return list_filePath
第四步：下載并保存數(shù)據(jù)
def writing(url_list, list_filePath):
try:
for i in range(len(url_list)):
res = requests.get(url_list[i], verify = False).content
with open(list_filePath[i], "wb") as f:
f.write(res)
except Exception as e:
print("下載圖片出錯,%s" %(e))
return False
第五步：執(zhí)行主程序
if __name__ == '__main__':
url_js = r'http://lol.qq.com/biz/hero/champion.js'
path = r'./data/' #圖片存在的文件夾
dict_js = path_js(url_js)
url_list = path_url(dict_js)
list_filePath = name_pic(dict_js, path)
writing(url_list, list_filePath)
運行后會在控制臺打印出每一張圖片的網(wǎng)址：
在文件夾中可以看到圖片已經(jīng)下載好
如圖：
到此這篇關于教你用Python爬取英雄聯(lián)盟皮膚原畫的文章就介紹到這了,更多相關Python爬取皮膚內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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