經過，對上一版爬蟲的仔細研究，我換了一個編寫思路，寫了這個2.0版本。

依然廢話不多說，直接上代碼。

# 導入庫
import os, time, requests

# 請求頭
headers = {
  'User-Agent': 'Chrome 10.0'
}

# 圖片數據列表
pictures = []

# 獲取圖片數據
def get_pic(url, nums):
    for num in range(0, int(nums)):
        url_all = str(url) + f'{str(num)}.jpg'
        res = requests.get(url=url_all, headers=headers)
        pic_content = res.content
        pictures.append(pic_content)
        time.sleep(0.5)

# 創建目的文件夾
def get_path(path_name):
    if not os.path.exists(f'C:/Users/liu/Desktop/圖集/{path_name}'):
        os.mkdir(f'C:/Users/liu/Desktop/圖集/{path_name}')
    else:
        pass

# 保存圖片數據
def save_data():
    for pic,i in zip(pictures, range(int(Num))):
        picture = open(f'C:/Users/liu/Desktop/圖集/{str(Page_Num)}/{str(i)}.jpg', 'wb')
        picture.write(pic)
        picture.close()

# 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    Page_Num = input('Enter the Page_name:')    # Page_Num指下文url所代指的數字
    Num = int(input('Enter the Num:')) + 1    # Num為寫真集的圖片數
    url = f'https://tjg.gzhuibei.com/a/1/{str(Page_Num)}/'    # 
    get_path(path_name=Page_Num)
    get_pic(url=url, nums=Num)
    save_data()
    print('Finish!')

在編寫的第一版爬蟲的過程中，我發現可以通過算從而確定每張圖片的url。因此，在第二版中，我省去了對lxml庫的運用。

通過運算得到所有圖片的url，相對于第一版更簡便，也不用更多地訪問，節省了下載時間。

在這個圖集谷爬蟲-2.0完成后，如果能夠的話，我會繼續對圖集谷爬蟲的不斷優化。

感謝大家的支持！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图集谷-写真集-爬虫-2.0的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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