前方高能！看小伙是怎么表白粉丝的

前言
一、️爱心墙️
二、代码分析
1.头像爬取2.头像去重3.绘制爱心墙
写在最后

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前言

自从开始写博客以来得到了许多小伙伴的支持和鼓励，关注人数也有所增加。为了搞清楚是哪些可爱的人儿在关注我，也是为了感谢大家的厚爱，同时更是为了激励自己，kimol君决定用粉丝的头像绘制一幅爱心墙。
没有错！今天kimol君将要️实名表白他的粉丝们️~
当然感兴趣的小伙伴完全可以把代码用来表白自己的女盆友呀

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，首先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python中的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
1234

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
filenames = random.sample(os.listdir('./avatars(dr)'),n_img) # 随机选取n_img张照片
filenames = ['./avatars(dr)/'+f for f in filenames]

遍历frame，用头像对背景图片进行填充：

# 绘制爱心墙
img_bg = image.new('rgb',(width,height)) # 设置照片墙背景
i = 0
for y in range(np.shape(frame)[0]):
    for x in range(np.shape(frame)[1]):
         if frame[y][x] == 1: # 如果需要填充
             pos_x = x*n*size # 填充起始x坐标位置
             pos_y = y*n*size # 填充起始y坐标位置
             for yy in range(n):
                 for xx in range(n):
                     img = image.open(filenames[i])
                     img = img.resize((size,size),image.antialias)
                     img_bg.paste(img,(pos_x+xx*size,pos_y+yy*size))
                     i += 1
                
# 保存图片
img_bg.save('love.jpg')

写在最后

天气逐渐微寒，愿这次小小的表白可以给你们带来些许暖意；愿风雨兼程，不忘归途；愿身能似月亭亭,千里伴君行。

黄山市民网：https://www.huangshanshimin.com/