python带你采集大型网游英雄皮肤图~

Python实现游戏图像识别与处理 如果你有特定的需求,可以训练自己的模型来进行物体检测。这里以TensorFlow的Object Detection API为例,展示如何使用预训练的SSD MobileNet模型进行物体检测。 阅读详情

前言

嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐 !

开发环境以及模块的使用:

  • python 3.6

  • pycharm

  • requests >>> pip install requests

  • os 内置模块 不需要安装的

整体流程:

代码

import requests # 第三方模块  pip install requests
import pprint # 格式化输出的模块  在打印json的数据的时候,可以更加方便 查看数据信息
import os # 内置模块 不需要安装 自带的
import re # 内置模块 不需要安装

def change_title(title):
    mode = re.compile(r'[\\\/\:\*\?\"\<\>\|]')
    new_title = re.sub(mode, '_', title)
    return new_title


def save(title, name, img_url):
    # 我想要把每个英雄皮肤图片,单独保存在一个文件里面
    filename = f'img\\{title}\\'
    # 自动创建文件夹
    # 如果没有这个文件夹 / 没有这个路径 那么就创建这个文件夹
    if not os.path.exists(filename):
        os.mkdir(filename)
    # 获取图片内容,是要获取它一个二进制数据内容
    # 文本数据 response.text json数据 response.json()  二进制数据 response.content
    img_content = requests.get(url=img_url, headers=headers).content
    with open(filename + name + '.jpg', mode='wb') as f:
        f.write(img_content)
        print(name)
response = requests.get(url=url, headers=headers)
# pprint.pprint(response.json())
# 解析数据 获取 英雄ID
# json数据提取数据 和 字典类似  根据关键字提取值  通俗的讲 根据冒号左边的内容 提取冒号右边的内容
hero_list = response.json()['hero'] #  返回的数据内容 是列表形式
# 通过遍历/for 循环 提取它每一个英雄ID

lis = []
for index in hero_list:

    hero_id = index['heroId']
    lis.append(hero_id)
    # 字符串 格式化方法
    # 对英雄的皮肤数据 url地址 发送请求 获取英雄皮肤图片数据

lis = lis[27:]

    # pprint.pprint(response_1.json())
    # 解析数据 获取英雄皮肤url地址/英雄名字/皮肤名字
    skins = response_1.json()['skins']
    for index_1 in skins:
        # 皮肤图片地址
        img_url = index_1['mainImg']
        # 英雄名字
        title = index_1['heroTitle']
        # 皮肤名字
        name = index_1['name']
        new_name = change_title(name)
        new_title = change_title(title)

        if img_url:
            save(new_title, new_name, img_url)
        else:
            chroma_img = index_1['chromaImg']
            save(new_title, new_name, chroma_img)

效果












尾语

要成功,先发疯,下定决心往前冲!

学习是需要长期坚持的,一步一个脚印地走向未来!

未来的你一定会感谢今天学习的你。

—— 心灵鸡汤

本文章到这里就结束啦~感兴趣的小伙伴可以复制代码去试试哦 😝

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