表白神器！如何使用 Python 绘制爱心墙！

AirPython · 公众号 · · 2020-12-20 19:03

正文

一、爱心墙

通过爬虫搜集到粉丝的头像，然后利用 PIL 库拼接出爱心墙的形状

二、代码分析

1.头像爬取

在个人中心点击我的粉丝便可以看到自己的粉丝

通过抓包可知对应的接口为：

url = 'https://me.csdn.net/api/relation/index?pageno=1&pagesize=20&relation_type=fans' # 接口地址

那么，可以定义一个函数来获取粉丝的信息：

def get_fansInfo():
    '''
    获取粉丝相关信息
    '''
    url = 'https://me.csdn.net/api/relation/index?pageno=%d&pagesize=%d&relation_type=fans' # 接口地址
    cookies = {} # 用户登陆cookies
    headers = {  # 请求头
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:81.0) Gecko/20100101 Firefox/81.0',
        'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
        'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2',
        'Referer': 'https://i.csdn.net/',
        'Origin': 'https://i.csdn.net',
        'Connection': 'keep-alive',
        'TE': 'Trailers',
    }
    # 获取粉丝总数
    res = requests.get(url%(1,10),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    N_fans = res_json['data']['data_all']
    print('一共有%d个粉丝'%N_fans)
    # 获取全部粉丝数据
    res = requests.get(url%(1,N_fans),headers=headers,cookies=cookies)
    res_json = res.json()
    return res_json

在返回的数据中，包括一个avatar字段，这个就是用户的头像地址

拿到头像地址之后便可以定义个函数来下载相应的头像：

def download_avatar(username,url):
    '''
    下载用户头像
    '''
    savePath = './avatars' # 头像存储目录
    res = requests.get(url)
    with open('%s/%s.jpg'%(savePath,username),'wb') as f:
        f.write(res.content)

定义主函数，运行代码：

if __name__ == '__main__':
    fans = get_fansInfo()
    for f in fans['data']['list']:
        username = f['fans'] # 用户名
        url = f['avatar']    # 头像地址
        download_avatar(username,url)
        print('用户"%s"头像下载完成!'%username)

最后我成功将所有头像下载到本地文件夹中：

2.头像去重

聪明的你应该已经发现，在爬取到的头像中有两个头像重复出现（想必这应该是官方默认头像）:

于是乎，为了更好地展示，我们得对头像进行去重

这里我们利用每个头像的 MD5 值来进行去重，然后定义函数来计算头像的 MD5 值

def get_md5(filename):
    '''
    获取文件的md5值cls
    '''
    m = hashlib.md5()
    with open(filename,'rb') as f:
        for line in f:
            m.update(line)
    md5 = m.hexdigest()
    return md5

说明：每个文件通过 MD5 计算出摘要，理论来说只有文件完全一致 MD5 值才会相同。因此，可以利用它来进行图像的去重

对头像进行去重，并把去重后的头像保存到另外的目录中：

# 照片去重
md5_already = [] # 用于存储已经记录过的图片，便于去重
for filename in os.listdir('./avatars'):
    md5 = get_md5('./avatars/'+filename)  
    if md5 not in md5_already:
        md5_already.append(md5)
        shutil.copyfile('./avatars/'+filename,'./avatars(dr)/'+filename)

3.绘制爱心墙

这一步，主要是利用 PIL 库来把头像按照设定的框架拼接成一个更大的图片

首先导入相关库：

import os
import random
import numpy as np
import PIL.Image as Image

定义绘制图形的框架（用二维数组表示）：

FRAME = [[0,1,1,0,0,0,0,1,1,0],
         [1,1,1,1,0,0,1,1,1,1],
         [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
         [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],
         [0,1,1,1,1,1,1,1,1,0],
         [0,0,1,1,1,1,1,1,0,0],
         [0,0,0,1,1,1,1,0,0,0],
         [0,0,0,0,1,1,0,0,0,0]]

这里大家完全可以发挥自己的想象，画你心中所想

其中，0 表示不进行填充，1 表示用头像进行填充。

定义相关参数，包括每张用于填充的头像的大小、每个点位填充的次数等

# 定义相关参数
SIZE = 50 # 每张图片的尺寸为50*50
N = 2     # 每个点位上放置2*2张图片

# 计算相关参数
width = np.shape(FRAME)[1]*N*SIZE  # 照片墙宽度
height = np.shape(FRAME)[0]*N*SIZE # 照片墙高度
n_img = np.sum(FRAME)*(N**2)       # 照片墙需要的照片数