起因： 因为要做和图像识别有关的东西，需要很多的图片，但我这个人很懒，又不想自己动手找。于是乎，我就打起了爬虫的主意。我开始找网上的各种爬虫教程和一些经典案例，但是我没有找到一个即简单又完整的爬虫程序。没办法，我只有自己动手啦。如果你和我一样，想快速学会爬虫，编写出易于理解、完整且简单的小爬，你可以继续往下看看。
准备工作：
1、爬取的网站：wallhaven:https://wallhaven.cc/ 【该网站的图片高清幽美、令人赞叹，两个字"极好"】
类似于下面这张图，是不是还不错？
2、涉及到的学习内容
编写语言：python 【附上官网教程】
python包：
（1）BeautifulSoup:BeautifulSoup4和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。
（2）requests:作为用户角色，请求页面。
分析爬取内容:
1、分析主页面
主界面可以使用搜索，若想筛选出有雾的图像，可直接在搜索框中查找"FOG"
跳转页面后观察规律，url = https://wallhaven.cc/search?q=FOG&page=%s"%(i)是这样的。q是查询的参数，page表示第几页。
2、分析源代码的形式
目的很明确，需要高清的图片，因此，需要点击对应的图片，跳转到高清的图片页面中，然后再提取高清图片。
3、获取代理对象
User-Agent：通过Headers找到。
下面通过具体的代码，来解释整个流程。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
#用户代理，作为用户的角色访问网站
gHeads = {
"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Mobile Safari/537.36"
}
#整个for循环用于控制图片展示页面（第几页）
for i in range(5,20):
url = "https://wallhaven.cc/search?q=FOG&page=%s"%(i)
print(url)
html = requests.get(url,headers=gHeads)#请求页面
html = html.content#获取源码
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')#对界面进行解析
href_all = soup.find_all( 'a',{"class": "preview"})#找到对应的a，且其class=preview
for href in href_all:#打开高清图片的新页面
href_url = href['href']#找到对应的href属性值
#重复上述的源码获取和页面解析
html4 = requests.get(href_url,headers=gHeads).content
soup4 = BeautifulSoup(html4, 'lxml')
img4 = soup4.find( 'img',{"id": "wallpaper"})#找到img标签，且id = wallpaper
urlimg = img4['data-cfsrc'] #获取属性值
#将图片下载到本地
r = requests.get(urlimg, stream=True)
image_name = urlimg.split('/')[-1]#获取图片名
with open('F:/Image/%s' % image_name, 'wb') as f:#Image文件必须存在
for chunk in r.iter_content(chunk_size=128):
f.write(chunk)
print('Saved %s' % image_name)
print("end.....................")
部分结果展示：
上面的过程较为简单，建议小伙伴们先测试一下，看效果，然后一步一步来理解。
若是有不理解的地方，可以在下方留言，我看到后会及时回复的。有问题咱一起解决，共同进步。