一、项目介绍

本项目实现：

• 自动爬取多页壁纸图片
• 随机 UA 伪装，避免被网站拦截
• 自动创建文件夹保存图片
• 自动编号，不重复、不覆盖
• 代码极简、可直接复制运行

二、环境准备（必装，一步到位）​

运行代码前，只需安装 3 个基础库（1 个系统自带），无需复杂配置，复制命令直接安装，避开所有安装坑：​

• requests：核心库，负责发送网络请求，获取网页内容和图片数据​
• lxml：解析 HTML 网页，用 XPath 精准提取图片链接，爬虫解析必备​
• fake_useragent：随机生成浏览器 UA 标识，防反爬关键，避免被网站拦截​
• os：系统自带库，无需安装，负责创建保存文件夹、判断文件路径​

安装命令（复制到终端，回车即可，建议用清华源提速，避免安装超时）：​

pip install requests -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install lxml -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install fake_useragent -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、逐行代码超详细解析

很多新手复制代码能运行，但不知道原理，这里逐行拆解每一段代码，讲清底层逻辑，看完就能举一反三，轻松应对其他图片爬虫项目！​

1. 导入模块

python

import fake_useragent
import requests
from lxml import etree
import os

解析：每个库的核心作用，新手不用死记硬背，知道用途即可快速上手：​

• fake_useragent：生成随机浏览器标识，模拟真人访问，避免被网站识别为爬虫、拦截 IP​
• requests：爬虫核心库，负责向目标网站发送网络请求，获取网页源码和图片二进制数据​
• lxml.etree：解析 HTML 网页内容，用 XPath 语法快速定位、提取我们需要的图片链接​
• os：系统自带库，无需额外安装，负责创建图片保存文件夹、判断文件路径，避免保存时因路径不存在报错​

2. 图片自动编号（避免重名覆盖）​

python

n = 0
def count():
    global n
    n += 1
    return n

解析：定义全局计数器n，搭配count()函数，每下载一张图片，编号自动 + 1，保存为 1.jpg、2.jpg、3.jpg...，彻底解决图片重名、覆盖的问题，让保存的壁纸更规范，无需手动整理。​

3. 自动创建保存目录

python

if not os.path.exists("./Picture"):
    os.mkdir("./Picture")

解析：判断当前 Python 项目目录下，是否存在 “Picture” 文件夹；如果不存在，自动创建该文件夹，避免后续保存图片时，因路径不存在报错​

4. UA 伪装

python

head = {
    "User-Agent": fake_useragent.UserAgent().random
}

解析：爬虫必备的防反爬手段！如果不添加 UA 伪装，网站会直接识别出请求来自 Python 程序，进而拦截请求，导致爬不出任何内容；用fake_useragent库，每次运行代码都会生成随机的浏览器标识，完美模拟真人浏览行为，大大降低被拦截的概率。​

5. 循环爬取多页

python

for i in range(1, 3):
    url = f'https://10wallpaper.com/List_wallpapers/page/{i}'

解析：range(1, 3) 表示爬取第 1 页和第 2 页壁纸；如果想多爬几页，直接修改 range 范围即可（比如爬 10 页改成range(1, 11)），新手可根据自己的需求灵活调整，操作极简。​

6. 请求网页 + 解析 HTML

python

resp = requests.get(url, headers=head)
result = resp.text
tree = etree.HTML(result)

解析：这三步是爬虫获取数据的核心，一步都不能少：​

• requests.get(url, headers=head)：向目标网页发送 GET 请求，带上 UA 伪装，获取网页完整源码​
• resp.text：将获取到的网页响应，转为字符串格式的 HTML 源码，方便后续解析​
• etree.HTML(result)：将字符串格式的源码，转为可使用 XPath 解析的对象，为提取图片链接做准备​

7. XPath 定位图片

python

p_list = tree.xpath("//div[@id='pics-list']/p")

解析：这是精准提取图片的关键一步！通过 XPath 语法，定位到 “id 为 pics-list 的 div 标签” 下的所有 p 标签，这些 p 标签里面，就包含了我们需要的壁纸图片链接，新手无需修改，直接复用即可，确保定位精准不报错。​

8. 提取图片链接并拼接完整地址

python

img_url = p.xpath("./a/img/@src")[0]
img_url2 = 'https://10wallpaper.com' + img_url

解析：新手最容易踩的坑就在这里，一定要注意！​

• p.xpath("./a/img/@src")[0]：从每个 p 标签中，提取里面 a 标签下 img 标签的 src 属性（也就是图片链接），但这里提取到的是 “相对路径”（比如/wallpaper/xxx.jpg），无法直接用于下载​
• img_url2 = 'https://10wallpaper.com' + img_url：将相对路径拼接上 10wallpaper 网站的主域名，得到完整的图片 URL，只有完整 URL 才能正常下载图片，缺一不可！​

9. 下载并保存图片

python

print("正在下载：", img_url2)
img_name = count()
img_resp = requests.get(img_url2, headers=head)
with open(f"./Picture/{img_name}.jpg", "wb") as fp:
    fp.write(img_resp.content)

解析：这是壁纸下载的最终步骤，每一步都有明确作用，新手必懂：​

• print("正在下载：", img_url2)：在终端实时显示当前下载的图片链接，方便查看下载进度，也能快速排查链接是否无效​
• img_name = count()：调用计数函数，获取当前图片的编号，作为图片保存的文件名​
• img_resp = requests.get(img_url2, headers=head)：向完整的图片 URL 发送请求，获取图片的二进制数据（图片、视频等资源，均以二进制形式存在）​
• with open(...) as fp：用 “自动关闭文件” 的方式打开文件，避免手动关闭文件导致的资源泄露，更安全、更省心​
• wb：二进制写入模式，必须用这个模式保存图片，若用w文本模式，会导致图片损坏、无法打开（新手必记！）​
• fp.write(img_resp.content)：将获取到的图片二进制数据，写入到本地 Picture 文件夹中，完成壁纸下载​

四、运行效果

运行代码后，终端会实时显示下载进度，清晰明了，如下所示：​

打开你的 Python 项目目录，找到自动创建的「Picture」文件夹，里面就是所有下载好的高清壁纸。​

五、完整可运行代码（复制即生效，新手零报错）​

无需修改任何内容，复制到 Python 编辑器（PyCharm即可），直接运行

python

# 导入需要的库（新手无需修改）
import fake_useragent
import requests
from lxml import etree
import os

# 全局计数器，给图片自动编号（防止重名覆盖）
n = 0
def count():
    global n
    n += 1
    return n

# 自动创建图片保存文件夹（不存在则创建，避免报错）
if not os.path.exists("./Picture"):
    os.mkdir("./Picture")

# 随机UA伪装，模拟真实浏览器，避免被网站拦截（爬虫核心防反爬）
head = {
    "User-Agent": fake_useragent.UserAgent().random
}

# 爬取第1-2页（想多爬几页，直接修改range范围即可）
for i in range(1, 3):
    # 拼接每页的URL地址
    url = f'https://10wallpaper.com/List_wallpapers/page/{i}'
    # 发送请求，获取网页源码
    resp = requests.get(url, headers=head)
    result = resp.text
    # 解析网页，准备提取图片链接
    tree = etree.HTML(result)

    # XPath定位所有图片所在的标签（精准定位，避免爬取失败）
    p_list = tree.xpath("//div[@id='pics-list']/p")

    # 遍历每个图片标签，提取链接并下载
    for p in p_list:
        # 提取图片相对路径
        img_url = p.xpath("./a/img/@src")[0]
        # 拼接完整的图片URL（关键一步，否则无法下载）
        img_url2 = 'https://10wallpaper.com' + img_url

        print("正在下载：", img_url2)
        # 获取图片编号
        img_name = count()

        # 下载图片数据
        img_resp = requests.get(img_url2, headers=head)

        # 二进制模式保存图片到本地文件夹
        with open(f"./Picture/{img_name}.jpg", "wb") as fp:
            fp.write(img_resp.content)

print("🎉 所有图片下载完成！请到 Picture 文件夹查看～")