Python获取照片, 实现颜值检测, 进行排名~

前言

嗨喽！大家好呀，这里是魔王~

准备工作

在写代码之前，你需要先在开发者平台申请权限 不知道如何弄得可以私聊我~

开发环境:

• Python 3.8
• Pycharm 2021.2
• 会使用接口

模块使用:

• requests >>> pip install requests
• tqdm >>> pip install tqdm
• os
• base64

如何安装python第三方模块:

1. win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
2. 在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

如何配置pycharm里面的python解释器?

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)
2. 点击齿轮, 选择add
3. 添加python安装路径

pycharm如何安装插件?

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件)
2. 点击 Marketplace 输入想要安装的插件名字 比如:翻译插件 输入 translation / 汉化插件 输入 Chinese
3. 选择相应的插件点击 install(安装) 即可
4. 安装成功之后 是会弹出 重启pycharm的选项 点击确定, 重启即可生效

分为两个阶段 第一个阶段 去采集照片数据

爬虫基本流程:

一. 数据来源分析

主播照片, 照片url地址 可以从哪里获取 >>> 通过网页上面开发者工具进行抓包分析

二. 代码实现步骤 发送请求 >>> 获取数据 >>> 解析数据 >>> 保存数据

1. 发送请求, 对于 发送请求 列表页面
2. 获取数据, 获取服务器返回的响应数据 response
3. 解析数据, 提取我们想要数据内容 主播名字 主播封面图url地址 json数据 可以直接处理 re正则表达式提取 根据标签节点/属性提取内容: xpath css选择器
4. 保存数据, 图片内容保存到本地文件夹

第二阶段 颜值检测

对于我们保存下来照片, 进行颜值检测评分

代码

因某些原因代码不完整，有需求得可以私聊找我我发你~

# 导入数据请求
import requests  # pip install requests (导入模块没有使用是灰色)
# 导入格式化输出模块
import pprint
# 导入os文件操作模块
import os
import base64
from tqdm import tqdm

# 发送请求
# 确定请求的url地址
for page in range(1, 11):
    url = f''
    # headers 请求头 伪装Python的代码 不被识别出来是爬虫程序...
    # headers 是一个字典数据类型
    headers = {
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/96.0.4664.110 Safari/537.36'
    }
    # 通过requests模块去对url地址发送请求
    response = requests.get(url=url, headers=headers)
    # 2. 获取数据, 获取服务器返回的数据内容
    #  返回response对象, 200状态码 表示请求成功
    # 我能不能直接获取json数据呢? *** 请求参数里面含有callback 想要直接获取json数据 要删掉
    # print(response.json())
    # pprint.pprint(response.json())
    # 3. 解析数据, 提取我们想要数据内容 主播名字 主播封面图url地址
    # json数据提取内容 根据冒号左边的内容 提取冒号右边内容
    data_list = response.json()['data']['datas']
    for index in data_list:
        # pprint.pprint(index)
        name = index['nick']
        img_url = index['screenshot']
        # 4. 保存数据 保存图片数据内容, 也需要发送请求 获取数据
        # response.text 获取响应体文本数据
        # response.json() 获取响应体的json字典数据
        # response.content 获取响应体的二进制数据
        img_content = requests.get(url=img_url, headers=headers).content
        # 'img\\' 文件路径 name 文件名字 '.jpg' 文件后缀 >>> 文件名
        # mode 保存方式 wb 二进制模式写入
        # as 重命名 为 f
        filename = 'img_1\\'
        if not os.path.exists(filename):
            os.mkdir(filename)

        with open(filename + name + '.jpg', mode='wb') as f:
            f.write(img_content) # 写入数据
            print('正在保存: ', name)


def get_beauty(img_base64):
    host = ''
    data = {
        'grant_type': 'client_credentials',
        'client_id': 'vXONiwhiVGlBaI2nRRIYLgz5',
        'client_secret': 'ouZMTMuCGLi7pbeg734ftNxn9h3qN7R4'
    }
    response = requests.get(url=host, params=data)
    token = response.json()['access_token']
    # print(token)
    '''
    人脸检测与属性分析
    '''
    request_url = f"}"
    params = {
        "image": img_base64,  # 需要传递 图片 base64
        "image_type": "BASE64",
        "face_field": "beauty"
    }
    headers = {'content-type': 'application/json'}
    response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers)
    try:
        beauty = response.json()['result']['face_list'][0]['beauty']
        return beauty
    except:
        return '识别失败'


# f = open('img\\DX丶软软.jpg', mode='rb')  # 读取一张图片内容
# 转成base64内容
# img_base64 = base64.b64encode(f.read())


# 1. 获取所有图片
lis = []
files = os.listdir('img_1\\')
print('正在识别人脸, 颜值检测中, 请稍后.....')
for file in tqdm(files):
    img_file = 'img_1\\' + file
    img_name = file.split('.')[0]
    # print(img_file)
    f = open(img_file, mode='rb')  # 读取一张图片内容
    img_base64 = base64.b64encode(f.read())
    beauty = get_beauty(img_base64)
    if beauty != '识别失败':
        dit = {
            '主播': img_name,
            '颜值': beauty,
        }
        lis.append(dit) # 把字典添加到空列表里面
    # print(f'{img_name}颜值评分是{beauty}')


lis.sort(key=lambda x:x['颜值'], reverse=True)
num = 1
# 前10张照片的颜值排名
for index in lis:
    print(f'颜值排名第{num}的是{index["主播"]}, 颜值评分是{index["颜值"]}')
    num += 1

视频教程

尾语

好了，我的这篇文章写到这里就结束啦！

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