python 爬取英雄联盟皮肤并下载的示例

爬取结果：

爬取代码

import os
import json
import requests
from tqdm import tqdm

def lol_spider():
 # 存放英雄信息
 heros = []
 # 存放英雄皮肤
 hero_skins = []
 # 获取所有英雄信息
 url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js'
 hero_text = requests.get(url).text
 # 转为 json 格式
 hero_json = json.loads(hero_text)['hero']
 path = os.getcwd()
 # 获取当前文件夹路径
 workspace = os.getcwd()
 # 皮肤路径
 skin_path = "{}\\{}".format(workspace, 'skins')
 # 遍历列表
 for hero in hero_json:
   # 将每一个英雄的 id、name 放入一个字典中
   hero_dict = {'id': hero['heroId'], 'name': hero['name']}
   # 放入列表
   heros.append(hero_dict)
 # 遍历列表
 for hero in heros:
   hero_id = hero['id']
   hero_name = hero['name']
   # 为每一个英雄创建一个以自己名字命名的文件夹，用来存放皮肤图片
   dir_name = skin_path + '\\{}'.format(hero_name)
   if not os.path.exists(dir_name):
     os.mkdir(dir_name)
   # 进入文件夹
   os.chdir(dir_name)
   # 根据每一个英雄的 id 生成皮肤信息的 url
   hero_skin_url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/' + hero_id + '.js'
   # 通过 url 获取英雄的皮肤数量
   skin_text = requests.get(hero_skin_url).text
   skin_json = json.loads(skin_text)
   skin_list = skin_json['skins']
   # 获取皮肤名
   hero_skins.clear()
   for skin in skin_list:
     hero_skins.append(skin['name'].replace('/', '').replace('\\', '').replace(' ', ''))
   # 皮肤数量
   skins_num = len(hero_skins)
   s = ''
   for i in tqdm(range(skins_num), desc='【' + hero_name + '】皮肤下载'):
     if len(str(i)) == 1:
       s = '00' + str(i)
     elif len(str(i)) == 2:
       s = '0' + str(i)
     elif len(str(i)) == 3:
       pass
     try:
       # 拼接指定皮肤的 url
       skin_url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/skin/big' + hero_id + '' + s + '.jpg'
       img = requests.get(skin_url)
     except:
       # 没有炫彩皮肤 url 则跳过
       continue
     # 保存皮肤图片
     if img.status_code == 200:
       with open(hero_skins[i] + '.jpg', 'wb') as f:
         f.write(img.content)

if __name__ == '__main__':
 lol_spider()

来源：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwNjEzMTI4NA==&mid=2247491777&idx=1&sn=901480eb3b840b4ead00a8817123d2e4&chksm=c0ef82faf7980becf5043a026f3d12de7efb9f2bb0bc0de068c1f82df9363fcd9275ad173510&token=1987629775&lang=zh_CN#rd