前方高能!看Python程序员是表白的

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一、❤️爱心墙❤️

通过爬虫搜集到粉丝的头像,然后利用PIL库拼接出爱心墙的形状:
在这里插入图片描述

二、代码分析

1.头像爬取

在个人中心点击我的粉丝便可以看到自己的粉丝,通过抓包可知对应的接口为:

url = 'https://me.csdn.net/api/relation/index?pageno=1&pagesize=20&relation_type=fans' # 接口地址
1

那么,可以定义一个函数来获取粉丝的信息:

def get_fansInfo():
    '''
    获取粉丝相关信息
    '''
    url = 'https://me.csdn.net/api/relation/index?pageno=%d&pagesize=%d&relation_type=fans' # 接口地址
    cookies = {} # 用户登陆cookies
    headers = {  # 请求头
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0',
        'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Referer': 'https://i.csdn.net/',
        'Origin': 'https://i.csdn.net',
        'Connection': 'keep-alive',
        'TE': 'Trailers',
    }
    # 获取粉丝总数
    res = requests.get(url%(1,10),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    N_fans = res_json['data']['data_all']
    print('一共有%d个粉丝'%N_fans)
    # 获取全部粉丝数据
    res = requests.get(url%(1,N_fans),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    return res_json
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在返回的数据中,包括一个avatar字段,这个就是用户的头像地址,拿到头像地址之后便可以定义个函数来下载相应的头像:

def download_avatar(username,url):
    '''
    下载用户头像
    '''
    savePath = './avatars' # 头像存储目录
    res = requests.get(url)
    with open('%s/%s.jpg'%(savePath,username),'wb') as f:
        f.write(res.content)
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定义主函数,运行代码:

if __name__ == '__main__':
    fans = get_fansInfo()
    for f in fans['data']['list']:
        username = f['fans'] # 用户名
        url = f['avatar']    # 头像地址
        download_avatar(username,url)
        print('用户"%s"头像下载完成!'%username)
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最后我成功将所有头像下载到本地文件夹中:
在这里插入图片描述

2.头像去重

聪明的你应该已经发现,在爬取到的头像中有两个头像重复出现(想必这应该是官方默认头像):

![](https://img-blog.csdnimg.cn/20201017155621207.jpg) ![](https://img-blog.csdnimg.cn/20201017155652315.jpg)

于是乎,为了更好地展示,我们得对头像进行去重。这里我们利用每个头像的MD5值来进行去重,首先定义函数来计算头像的MD5值:

def get_md5(filename):
    '''
    获取文件的md5值cls
    '''
    m = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f:
        for line in f:
            m.update(line)
    md5 = m.hexdigest()
    return md5
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说明:
每个文件通过MD5计算出摘要,理论来说只有文件完全一致MD5值才会相同。因此,可以利用它来进行图像的去重。

对头像进行去重,并把去重后的头像保存到另外的目录中:

# 照片去重
md5_already = [] # 用于存储已经记录过的图片,便于去重
for filename in os.listdir('./avatars'):
    md5 = get_md5('./avatars/'+filename)  
    if md5 not in md5_already:
        md5_already.append(md5)
        shutil.copyfile('./avatars/'+filename,'./avatars(dr)/'+filename)
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3.绘制爱心墙

这一步,主要是利用python中的PIL库来把头像按照设定的框架拼接成一个更大的图片。
首先导入相关库:

import os
import random
import numpy as np
import PIL.Image as Image
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定义绘制图形的框架(用二维数组表示):

FRAME = [[0,1,1,0,0,0,0,1,1,0],
         [1,1,1,1,0,0,1,1,1,1],
         [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
         [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
         [0,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
         [0,0,1,1,1,1,1,1,0,0],
         [0,0,0,1,1,1,1,0,0,0],
         [0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]
12345678

这里大家完全可以发挥自己的想象,画你心中所想
其中,0表示不进行填充,1表示用头像进行填充。

定义相关参数,包括每张用于填充的头像的大小、每个点位填充的次数等:

# 定义相关参数
SIZE = 50 # 每张图片的尺寸为50*50
N = 2     # 每个点位上放置2*2张图片

# 计算相关参数
width = np.shape(FRAME)[1]*N*SIZE  # 照片墙宽度
height = np.shape(FRAME)[0]*N*SIZE # 照片墙高度
n_img = np.sum(FRAME)*(N**2)       # 照片墙需要的照片数
filenames = random.sample(os.listdir('./avatars(dr)'),n_img) # 随机选取n_img张照片
filenames = ['./avatars(dr)/'+f for f in filenames]
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遍历FRAME,用头像对背景图片进行填充:

# 绘制爱心墙
img_bg = Image.new('RGB',(width,height)) # 设置照片墙背景
i = 0
for y in range(np.shape(FRAME)[0]):
    for x in range(np.shape(FRAME)[1]):
         if FRAME[y][x] == 1: # 如果需要填充
             pos_x = x*N*SIZE # 填充起始X坐标位置
             pos_y = y*N*SIZE # 填充起始Y坐标位置
             for yy in range(N):
                 for xx in range(N):
                     img = Image.open(filenames[i])
                     img = img.resize((SIZE,SIZE),Image.ANTIALIAS)
                     img_bg.paste(img,(pos_x+xx*SIZE,pos_y+yy*SIZE))
                     i += 1

# 保存图片
img_bg.save('love.jpg')
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写在最后

天气逐渐微寒,愿这次小小的表白可以给你们带来些许暖意;愿风雨兼程,不忘归途;愿身能似月亭亭,千里伴君行。

最后,感谢各位大大的耐心阅读,对Python感兴趣的可以和我一起交流:点击链接加入群聊【python交流群】