花瓣网，是国内著名的图片阅览网。有很多极具设计想法的图片，设计师可以在这里查找灵感。
今天，就来做一个爬虫，爬指定的图片。
第一步，分析花瓣网的AJAX
进入花瓣网，是个搜索框。
输入一个“网页设计”，进入搜索结果页面。往下拉动，图片还会自动增加，很明显这个是AJAX的结果。
F12，查看 network，分析下载的文件。主要分析 XHR（就是 XMLHttpRequest，AJAX 请求）。记得勾选“Preserve log” 保留每次刷新的文件目录。第一次打开，什么都看不到，需要刷新一下页面，进行加载就行了。
分别点这三个文件，看右边的 Reponse 响应结果，发现它们都跟页面内容无关，都是些不痛不痒的数据。
往下拉动页面，发现左边新增了一个文件，点它，果然页面数据就在这里了。
第二步，分析花瓣网的数据
把上面的那个文件，response 响应回来的内容复制出来，找个工具格式化。推荐 https://www.sojson.com/
但是发现这个JSON 里没有传统的图片地址~！！！
回到花瓣网的页面，Elements，查看图片
发现图片的地址本身就很诡异，不是传统的 jpg ,png 结尾。复制出来是这个样子：
//hbimg.huabanimg.com/68f6594f57ffcb237584802a95526886e98754655d057-zXvsGM_fw236
很明显用了CDN位置，完整路径应该是：
https://hbimg.huabanimg.com/68f6594f57ffcb237584802a95526886e98754655d057-zXvsGM_fw236
复制到浏览器地址栏中，果然打开了。
遂复制 68f6594f57ffcb237584802a95526886e98754655d057-zXvsGM_fw236 ，在刚刚那个 JSON 中去查找，居然找不到~！！
隐藏的够深~~！！
仔细观察，发现 68f6594f57ffcb237584802a95526886e98754655d057-zXvsGM_fw236 前面部分似乎就是 JSON 的 key 字段~！！
把后面的_fw236 去掉试试，还是可以打开图片。看来，花瓣隐藏的很深啊~！！！（写到这里，把刚刚那个字段弄丢了，原图不知道是哪个了，就换个字段，道理是一样的。尴尬~）
https://hbimg.huabanimg.com/af8ee6b8aa9bbe64146ef5c6e2491cedb49f3a90126be7-EJu5cA
（点开，还是可以看到图片）也就是说，我们用 https://hbimg.huabanimg.com/ 结合 JSON 的key 字段，就可以得到 图片的地址。
果然找到：（刚刚那个字段丢了，重新截图一个，是其他的数据，道理一样的。）
步骤三：分析 JSON 地址和请求参数
看下那个文件的地址和请求方法，原来是 get 方式，那么地址后面的参数就用 params 添加。
猜都猜的到，page 是第2 页的数据，每页20个。如果把 page 改成1，per_page 改成 50，就是获取了前 50 张图。
不敢爬太多，怕花瓣封我的 IP，还是低调点。
爬虫，千万不要影响网站的正常运营，否则就犯法了，进橘子就不好玩了~~
第四步，编码
# -*- coding:utf-8 -*-
import requests,os,json
baseurl = "https://hbimg.huabanimg.com/" # 图片地址公用部分
imgs = [] # 图片存储的list
weburl = r"https://huaban.com/search" # 请求地址
kw = input("请输入你要查找的图片：") # 添加个输入，这样要什么图，自己写就是
# 构建 get 参数。
params = {
"q": kw,
"k765peeh":"",
"page": 1,
"per_page": 50,
"wfl": 1
}
# 设置请求 headers，伪装浏览器 并接受中文数据
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.116 Safari/537.36'
}
req = requests.get( url=weburl, params=params, headers=headers)
req.encoding="utf-8" # 设置请求编码
# 这个地方画板有个坑，请求的结果是搜索结果HTML页面。数据在第19行~！！
req_json_txt = req.text.split("\n")[18] # 获取数据相关字符串
# 字符串的第19个字符开始到倒数第二个字符是 json 字符串，最后一个符号是分号。
# 这里不详细解释，大家自己操作下就知道了。
# print( req_json_txt )
req_json =json.loads(req_json_txt[18:-1]) # 把字符串转为 JSON，其实是 list 列表数据。
# print( req_json )
# 列表的每个元素都是 dict，图片名字就放在 file 字段的 key 字段里。
for item in req_json :
imgs.append( baseurl+ item["file"]["key"] ) # 拼接图片数组
# print( imgs )
# 遍历图片地址 list，下载对应图片到指定文件夹中。文件名用的是网络中的名字。
for item in imgs:
img_req = requests.get(item,headers=headers)
with open("huaban/"+item.split("/")[-1]+".jpg", "wb" ) as f:
f.write(img_req.content)
详细代码就不解释了，请看注释。
这里有个小坑，就是请求的结果居然是 搜索结果 HTML，而不是我以为的单纯的JSON，而且这个页面还是 VUE写的。好在数据都在页面上，就用以下代码获取对应字符串。
req_json_txt = req.text.split("\n")[18] 搜索的“美人”图，关键还是大图，不是缩略小图。花瓣真良心~哈哈，虽然不是超大的图，但是作为设计灵感的参考，我觉得完全够用~！！如果要想获得更多的图，修改参数就行。但是不要太多，贪心可不好哦~
