当前位置：首页 > news >正文

解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造，实现极速下载

news 2025/9/30 10:54:21

脚本地址:

项目地址: Gazer

PosterBandit_v2.py

前瞻

之前的 PosterBandit.py 是按照深度爬虫的思路一步步进入海报界面来爬取, 是个值得学习的思路, 但缺点是它爬取慢, 仍然容易碰到豆瓣的 418 错误, 本文也会指出彻底解决旧版 418 错误的方法并提高爬取速度. 现在我将介绍优化版, 这个版本通过直接构造 URL 来实现获取海报原图, 准确识别、更快爬取. 本文会重点讲解动态 headers 及其应用于请求的必要性.

使用方法

克隆或下载项目代码.
安装依赖: pip install requests, 或者克隆项目代码后 pip install -r requirements.txt
修改脚本内部的常量 DEFAULT_POSTER_PATH, 设置默认保存路径.
修改主函数处的 poster_save_path 保存路径.
修改主函数处的起始日期 target_date_1 和截止日期 target_date_2. 同时修改起始爬取页参数为包含截止日期标记的页数 page_id=1.
填写你的 cookies.
运行脚本 PosterBandit_v2.

注意

起止日期不要写错, 否则判断逻辑会出错.
见免责声明.

示例:

    target_date_1 = "2024-12-1"  # TODO 填写起始日期target_date_2 = "2024-12-31" # TODO 填写截止日期

文件结构

Gazer/
├── DoubanGaze/
│   ├── data/
│   │   └── poster/
│   │       └── 2024_1_1_2025_1_31/
│   └── src/
│       ├── PosterBandit.py
│       └── PosterBandit_v2.py
└──...

脚本构思详解

V2 版本处理了深度为 1 的数据 (缩略图链接) 和深度为 2 的数据 (最终海报 URL), 但它爬取的深度仍然是 0. 依然在括号中标记了爬取深度.

以默认第一页或指定的页数作为爬取的起始页 (爬取深度 0), 找到所有包含电影条目的 div 元素, 最大为 15 个. ▶️ get_movie_elements

电影条目 CSS 选择器: #content > div.grid-16-8.clearfix > div.article .item.comment-item
在电影条目的 div 元素内找到对应的日期元素和压缩的海报图片链接 ▶️ get_movie_info
1. 日期 CSS 选择器: #content div.info span.date
  
  检查是否在指定的起止日期参数之间 ▶️ compare_date
2. 这个页面的海报图片元素 CSS 选择器: #content div.pic img
  1. 以 <绝命毒师第二季> 为例, 在这里 <img> 标签的 source 链接是 https://img9.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2016505705.webp (可以认为是数据深度 1, 因为它直接来源于起始页), 高清海报页面 https://movie.douban.com/photos/photo/2016505705/ 的海报元素 source 链接是 https://img9.doubanio.com/view/photo/l/public/p2016505705.webp (数据深度 2, 因为它需要通过详情页才能获取, 或者说, 如果按照 V1 的"点击"流程, 需要经过两层(收藏页 -> 电影详情页 -> 海报大图)页面跳转才能到达).
    
    注意: 这个
    div 中放了 2 个可下载图片资源链接. 首先, 后一个 jpg 链接需要通过 JS 动态加载激活, 直接下载是不可用的; 其次, 一般 WebP 文件会更小, 基于 WebP 更先进的压缩算法, 肉眼观察可能会感觉 WebP 更清晰. 所以这里第一个链接是最优选择.
  2. 观察两个链接, 可以知道, 只要在这个页面找到第一个链接, 即可构造第二个: https://img9.doubanio.com/view/photo/l/public/p{photo_id}.webp (数据深度 2, 但 V2 版本是直接构造这个 URL, 没有爬取这个深度的页面)
  检查是否在指定的起止日期参数之间 ▶️ compare_date
下载图片保存到指定路径, 创建文件夹名称, 根据日期定义, 如 2024_1_1_2024_12_31 ▶️ create_folder save_poster

爬虫效率优化

V2 版本 ( PosterBandit_v2.py ) 确实比 V1 版本 ( PosterBandit.py ) 理论上应该更快, 因为减少了不必要的请求 (不再需要进入每个电影的详情页, 直接构造海报 URL). 而且用 save_poster() 函数单独测试海报下载也是成功的, 这说明问题很可能出在 V2 版本的爬虫逻辑上, 而不是 save_poster() 函数本身.

问题:

V2 版本: 出现高频率 418 错误 (只能下载第一张);
V1 版本: (深度爬虫) 能正常下载. 但速度慢, 可能会有 418.

V1 和 V2 的主要区别 (请求层面)：

V1 (深度爬虫):
1. 请求豆瓣电影收藏页面 (https://movie.douban.com/people/{user_id}/collect...).
2. 对于页面上的每个电影条目, 获取电影详情页链接.
3. 请求每个电影详情页链接 (https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/).
4. 从电影详情页中获取海报列表页链接.
5. 请求海报列表页链接 (https://movie.douban.com/subject/{movie_id}/photos...).
6. 从海报列表页中获取第一张海报的详情页链接.
7. 请求第一张海报的详情页链接 (https://movie.douban.com/photos/photo/{photo_id}/).
8. 从海报详情页中获取最终的海报图片 URL.
9. 请求最终的海报图片 URL, 下载海报.
V2 (构造 URL):
1. 请求豆瓣电影收藏页面 (https://movie.douban.com/people/{user_id}/collect...).
2. 对于页面上的每个电影条目, 获取电影的 缩略图 链接 (例如 https://img9.doubanio.com/view/photo/s_ratio_poster/public/p2016505705.webp).
3. 从缩略图链接中提取 photo ID.
4. 直接构造海报图片 URL (https://img9.doubanio.com/view/photo/l/public/p{photo_id}.webp).
5. 请求构造的海报图片 URL, 下载海报.

V2 版本高频率 418 的原因：

请求频率过高：
- V1 的 “缓冲” 作用： V1 版本虽然请求次数多, 但每次请求之间都有一定的 “缓冲”. 它需要逐个进入电影详情页、海报列表页等, 这些页面加载本身就需要时间. 这些 “无意” 的延迟, 反而降低了请求频率, 不容易触发豆瓣的反爬机制.
- V2 的 “集中” 请求： V2 版本大大减少了请求次数, 理论上更快. 但它把对海报图片 URL 的请求集中在了一起. 在循环中, 它会快速地、连续地请求多个海报图片 URL, 这很容易被豆瓣服务器识别为爬虫行为, 从而触发 418 错误 (或者其他更严厉的封禁).
Referer 头的问题：
- Referer： 2 个版本, 当请求最终的海报图片 URL 时, Referer 头理应是海报详情页的 URL, 但实际都是直接请求它. 此时, Referer 头会是豆瓣电影收藏页面 URL (例如 https://movie.douban.com/people/{user_id}/collect...). 服务器可能会认为, 直接从收藏页面请求海报图片 URL 这种行为不太正常, 因为用户通常会先点击海报进入详情页, 然后再查看大图. 因此, 豆瓣可能会对这种 Referer 头的请求更加警惕.

解决: 修改后的 V2 版本代码 (重点是增加延迟和修改 Referer)：

主要修改：

get_headers() 函数修改：
- 参数名 viewed_movie_url 改为 referer, 更通用.
- 函数内部使用传入的 referer 参数设置 Referer 请求头.
save_poster() 函数：
- 增加了一个 headers 参数.
- 在 requests.get() 中使用传入的 headers 参数.
download_poster_images() 函数修改：
- 在首次请求豆瓣电影收藏页面时, 使用 viewed_movie_url 作为 Referer.
- 在循环内部, 构造好 headers 后, 调用 save_poster() 函数时, 传入 headers 参数.
- 在每次循环请求海报 URL 之前, 增加 time.sleep(random.uniform(2, 6)), 随机延迟 2-6 秒或更长. 用于降低请求频率.

V1 版本代码也作了同样的修改, 测试后显著提高了速度以及避免了 418.

性能对比

对比一下, 同样的内容完整爬取, 包括延迟时间, 总耗时:

38 张图片: V1 版本 5 分 29 秒, V2 版本 2 分 50 秒.
110 张图片: V1 版本 15 分 10 秒, V2 版本 8 分 15 秒.

V1 版本 (深度爬虫) 的速度提升也很明显, 这说明 Referer 头 的正确设置确实非常重要！豆瓣的反爬机制很可能对 Referer 做了比较严格的检查.

V2 版本 (构造 URL) 会比 V1 快近一倍. 因为 V2 版本减少了大量不必要的请求 (不需要访问每个电影的详情页和海报列表页), 直接构造最终的海报 URL, 所以速度最快.

总结：

解决了 418 错误： 通过增加延迟和正确设置 Referer 头.
优化了 V1 版本： 给 V1 版本增加 Referer 头更新, 提高了 V1 的速度 (从超过 5 分钟缩短到大约 2 分半钟).
性能对比： 对比了 V1 和 V2 版本的性能, 验证了 V2 版本 (构造 URL) 的速度优势.