Python爬虫+颜值打分,5000+图片找到你的Mrs. Right

一见钟情钟的不是情,是脸
日久生情生的不是脸,是情

项目简介

本项目利用Python爬虫和百度人脸识别API,针对简书交友专栏,爬取用户照片(侵删),并进行打分。
本项目包括以下内容:

  • 图片爬虫
  • 人脸识别API使用
  • 颜值打分并进行文件归类

图片爬虫

现在各大交友网站都会有一些用户会爆照,本文爬取简书交友专栏(https://www.jianshu.com/c/bd38bd199ec6)的所有帖子,并进入详细页,获取所有图片并下载到本地。

代码
import requests
from lxml import etree
import time

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36'
}

def get_url(url):
    res = requests.get(url,headers=headers)
    html = etree.HTML(res.text)
    infos = html.xpath('//ul[@class="note-list"]/li')
    for info in infos:
        root = 'https://www.jianshu.com'
        url_path = root + info.xpath('div/a/@href')[0]
        # print(url_path)
        get_img(url_path)
    time.sleep(3)

def get_img(url):
    res = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(res.text)
    title = html.xpath('//div[@class="article"]/h1/text()')[0].strip('|').split(',')[0]
    name = html.xpath('//div[@class="author"]/div/span/a/text()')[0].strip('|')
    infos = html.xpath('//div[@class = "image-package"]')
    i = 1
    for info in infos:
        try:
            img_url = info.xpath('div[1]/div[2]/img/@data-original-src')[0]
            print(img_url)
            data = requests.get('http:' + img_url,headers=headers)
            try:
                fp = open('row_img/' + title + '+' + name + '+' + str(i) + '.jpg','wb')
                fp.write(data.content)
                fp.close()
            except OSError:
                fp = open('row_img/' + name + '+' + str(i) + '.jpg', 'wb')
                fp.write(data.content)
                fp.close()
        except IndexError:
            pass
        i = i + 1

if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://www.jianshu.com/c/bd38bd199ec6?order_by=added_at&page={}'.format(str(i)) for i in range(1,201)]
    for url in urls:
        get_url(url)

人脸识别API使用

由于爬取了帖子下面的所有图片,里面有各种图片(不包括人脸),而且是为了找到高颜值小姐姐,如果人工筛选费事费力,这里调用百度的人脸识别API,进行图片过滤和颜值打分。

人脸识别应用申请
  • 首先,进入百度人脸识别官网(http://ai.baidu.com/tech/face),点击立即使用,登陆百度账号(没有就注册一个)。
  • 创建应用,完成后,点击管理应用,就能看到AppID等,这些在调用API时需要使用的。
API调用

这里使用杨超越的图片先试下水。通过结果,可以看到75分,还算比较高了(自己用了一些网红和明星测试了下,分数平均在80左右,最高也没有90以上的)。

from aip import AipFace
import base64
 
APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''
 
aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
 
filePath = r'C:\Users\LP\Desktop\6.jpg'
def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        content = base64.b64encode(fp.read())
        return content.decode('utf-8')
    
imageType = "BASE64"
    
options = {}
options["face_field"] = "age,gender,beauty"

result = aipFace.detect(get_file_content(filePath),imageType,options)
print(result)

颜值打分并进行文件归类

最后结合图片数据和颜值打分,设计代码,过滤掉非人物以及男性图片,获取小姐姐图片的分数(这里处理为1-10分),并分别存在不同的文件夹中。

from aip import AipFace
import base64
import os
import time

APP_ID = ''
API_KEY = ''
SECRET_KEY = ''
 
aipFace = AipFace(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

def get_file_content(filePath):
    with open(filePath, 'rb') as fp:
        content = base64.b64encode(fp.read())
        return content.decode('utf-8')
    
imageType = "BASE64"
    
options = {}
options["face_field"] = "age,gender,beauty"

file_path = 'row_img'
file_lists = os.listdir(file_path)
for file_list in file_lists:
    result = aipFace.detect(get_file_content(os.path.join(file_path,file_list)),imageType,options)
    error_code = result['error_code']
    if error_code == 222202:
        continue
        
    try:
        sex_type = result['result']['face_list'][-1]['gender']['type']
        if sex_type == 'male':
            continue
    #     print(result)
        beauty = result['result']['face_list'][-1]['beauty']
        new_beauty = round(beauty/10,1)
        print(file_list,new_beauty)
        if new_beauty >= 8:
            os.rename(os.path.join(file_path,file_list),os.path.join('8分',str(new_beauty) +  '+' + file_list))
        elif new_beauty >= 7:
            os.rename(os.path.join(file_path,file_list),os.path.join('7分',str(new_beauty) +  '+' + file_list))
        elif new_beauty >= 6:
            os.rename(os.path.join(file_path,file_list),os.path.join('6分',str(new_beauty) +  '+' + file_list))
        elif new_beauty >= 5:
            os.rename(os.path.join(file_path,file_list),os.path.join('5分',str(new_beauty) +  '+' + file_list))
        else:
            os.rename(os.path.join(file_path,file_list),os.path.join('其他分',str(new_beauty) +  '+' + file_list))
        time.sleep(1)
    except KeyError:
        pass
    except TypeError:
        pass

最后结果8分以上的小姐姐很少,如图(侵删)。

讨论

  • 简书交友小姐姐数量较少,读者可以去试试微博网红或知乎美女。
  • 虽然这是一个看脸的时代,但喜欢一个人,始于颜值,陷于才华,忠于人品(最后正能量一波,免得被封)。
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,290评论 4 363
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,399评论 1 294
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,021评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,034评论 0 207
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,412评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,651评论 1 219
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,902评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,605评论 0 199
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,339评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,586评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,076评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,400评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,060评论 3 236
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,083评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,851评论 0 195
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,685评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,595评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容