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需求
老板：微软必应https://cn.bing.com/ 首页的每日一图看着不错，能不能自动获取
我：我试试
网站分析
我们查看网页元素，不难发现背景图就在类名为.img_cont 的标签下
可是搜索源代码 view-source:https://cn.bing.com/
<div class="img_cont" style="background-image: url(https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg); opacity: 1;">
发现style属性中的数据不能直接获取，需要使用到正则提取url
换个方法，试试搜索图片地址:
https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg
发现有三个地方
第一处是在header中
<link rel="preload" href="https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg&qlt=50" as="image" id="preloadBg" />
第二处在类名为img_cont 的标签中
<div class="img_cont" style="background-image: url(https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg); opacity: 1;">
第三处在js代码中
"Image":{"Url":"https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg\u0026rf=LaDigue_1920x1080.jpg",
代码实现
通过以上分析，我们可以发现，通过id="preloadBg"的元素获取比较方便
此处需要加一个请求头，避免获取不到正常的网页源代码
安装依赖
$ python --version Python 3.6.5 $ pip install parsel requests
代码示例
# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : demo.py @Date : 2022-10-26 @Author : Peng Shiyu """ import parsel import requests def get_bing_image(): url = 'https://cn.bing.com' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36' } res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding sel = parsel.Selector(res.text, base_url=url) return sel.css('#preloadBg::attr(href)').extract_first() if __name__ == '__main__': image_url = get_bing_image() print(image_url) # https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg&qlt=50
进一步
我们发现，图片还有一些介绍信息，我们看看能不能拿到
再次查看源码，我们可以发现，网页中有一个js的变量，包含了页面中壁纸的信息
// 截取部分代码 var _model ={"Headline":"山上的幽灵","Title":"巴尔干中央国家公园的布罗肯现象，保加利亚"}
我们可以通过re正则表达式解析这个json字符串，获取更多的数据
# -*- coding: utf-8 -*- """ @File : demo.py @Date : 2022-10-26 @Author : Peng Shiyu """ import json import re import requests def get_bing_image(): url = 'https://cn.bing.com' headers = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36' } res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding ret = re.search("var _model =(\{.*?\});", res.text) if not ret: return data = json.loads(ret.group(1)) image_content = data['MediaContents'][0]['ImageContent'] return { 'headline': image_content['Headline'], 'title': image_content['Title'], 'description': image_content['Description'], 'image_url': image_content['Image']['Url'], 'main_text': image_content['QuickFact']['MainText'] } if __name__ == '__main__': res = get_bing_image() print(json.dumps(res, ensure_ascii=False, indent=2))
输出
{ "headline": "山上的幽灵", "title": "巴尔干中央国家公园的布罗肯现象，保加利亚", "description": "万圣节快到了，今天的照片也非常应景，展示了一只“幽灵”，也就是布罗肯现象。尽管看着灵异，但布罗肯现象并非超自然现象。这是一位观察者被投射在阳光对面云层上的阴影。布罗肯现象很少见，但如果你在黎明时分爬上薄雾弥漫的山坡，则有可能幸运地目睹这种现象。只要满足条件，布罗肯现象可以出现在任何地方。在德国哈尔茨山脉的布罗肯峰，当地传说浓雾弥漫的山间有幽灵出没。1780年，约翰·西尔伯施拉格在此观察到了“幽灵”，对其进行了描述记录，并将其命名为“布罗肯现象”。此后，布罗肯现象便常常被记录在有关该地区的文献之中。", "image_url": "https://s.cn.bing.net/th?id=OHR.BrockenSpecter_ZH-CN5278743909_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg", "main_text": "布罗肯现象出现在日出与日落时的高山上，当前面弥漫着雾气时，太阳光将人的背影衍射在雾气上，浮现出彩虹轮廓。" }
通过接口获取
当然，我们也不必那么麻烦，bing已经贴心的给大家提供了一个接口，可以直接使用。
只不过接口中返回的介绍性文字没有直接从页面上获取的多。
接口地址：
https://cn.bing.com/HPImageArchive.aspx?format=js&idx=0&n=1&mkt=zh-CN
参数
| 参数 | 含义 |
| format | 返回数据形式 js - json xml - xml |
| idx | 截止天数 0-今天 -1 - 截止至明天 1 截止至昨天 |
| n | 返回数量 |
| mkt | 地区 zh-CN - 国区 |
返回数据
{ "images": [ { "startdate": "20221027", "fullstartdate": "202210271600", "enddate": "20221028", "url": "/th?id=OHR.FrankensteinFriday_ZH-CN5814917673_1920x1080.jpg&rf=LaDigue_1920x1080.jpg&pid=hp", "urlbase": "/th?id=OHR.FrankensteinFriday_ZH-CN5814917673", "copyright": "洛桑日内瓦湖上空的暴风雨，瑞典 (© Suradech Singhanat/Shutterstock)", "copyrightlink": "https://www.bing.com/search?q=%E6%97%A5%E5%86%85%E7%93%A6%E6%B9%96&form=hpcapt&mkt=zh-cn", "title": "一个黑暗的暴风雨之夜", "quiz": "/search?q=Bing+homepage+quiz&filters=WQOskey:%22HPQuiz_20221027_FrankensteinFriday%22&FORM=HPQUIZ", "wp": true, "hsh": "426b0dd10360d364a0fcab233d04a9e3", "drk": 1, "top": 1, "bot": 1, "hs": [] } ], "tooltips": { "loading": "正在加载...", "previous": "上一个图像", "next": "下一个图像", "walle": "此图片不能下载用作壁纸。", "walls": "下载今日美图。仅限用作桌面壁纸。" } }
定时获取
我们没有服务器，没有数据库的情况下，怎么才能获取每日最新的图呢？总不能每天自己手动执行吧，肯定不行。
于是。我们可以利用Github Actions 每天执行定时任务，每天定时自动获取数据
数据获取项目地址：https://github.com/mouday/wallpaper-database
页面展示
不能每次都查看数据，我们需要一个直观的显示地址，所以可以用Vue.js制作一个简单的预览地址，将我们获取的数据展示到浏览器。
数据展示项目地址：https://github.com/mouday/wallpaper
预览地址（仅供学习使用）：https://mouday.github.io/wallpaper/
其他参考资源
有小伙伴已经做了必应壁纸图片网站
