维基艺术图片： python + scrapy 爬取图片
1. 画图链接，请随意修改。
2. 项目地址：https://github.com/buxuele/wiki_art
一、 缘起：从一次“心动”到一场“革命”
这一切，都始于一次在社交媒体上的偶然邂逅。一张画，具体是什么已经不重要了，重要的是它带来的那种“怦然心动”的感觉。顺着线索，我找到了它在维基共享资源（Wikimedia Commons）上的高清原图。那一刻，我感觉自己像是发现了一座宝库的入口。
于是，一场激动人心的“手动寻宝”开始了。我顺着一张图的“分类”链接，点到另一张图，再从那张图的分类跳出去……我像一只在知识图谱上漫游的蜜蜂，贪婪地采集着艺术的花蜜。
但甜蜜是短暂的，痛苦接踵而至。我发现自己点击了上百次，真正能让我再次“心动”的图片，不过寥寥二十余张。这个过程枯燥、重复，效率极低，而且我常常迷失在分类的迷宫里，忘了自己从何而来。
一个典型的程序员式灵魂拷问浮现在我脑海里：“我为什么要忍受这种重复劳动？我能不能训练一个‘我’，让它代替我，去万千图片中寻找能让我心动的那一个？”
这个想法，就是一切的起点。它将我从一个被动的“浏览者”，变成了一个主动的“创造者”。一场旨在解放自己、用代码定义审美的“个人革命”，就此拉开序幕。我们的第一步，就是锻造一把能从宝库中批量运出“原矿”的利器——一个全自动的维基艺术爬虫。
二、 利器：我们锻造的“顺藤摸瓜”神器
我们选择的武器是 Python 世界里大名鼎鼎的 Scrapy 框架。它天生就是为了我们这种“顺藤摸瓜”式的任务而设计的。在经历了几次“小事故”和“大升级”后，我们的爬虫掌握了四大独门绝技：
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掌握了“永动循环”
我们设计的核心逻辑是一个精妙的闭环：从一个图片详情页开始，它不仅抓取图片本身，更重要的是抓取页面底部的所有“分类”链接。然后，它会自动访问每一个分类页面，在分类页里找出所有新的图片链接，再跳回去抓取……如此往复，生生不息。这让我们的爬虫像一台小小的永动机，只要你不喊停，它就能探索整个维基艺术世界。 -
学会了“安家落户”
下载的图片不能是一堆用哈希值命名的乱码文件。我们编写了自定义的CustomImagesPipeline，它像一个聪明的管家，会从我们抓取的元数据里，提取出艺术品的标题，然后用这个标题给图片文件命名，并确保后缀名（.jpg,.png）万无一失。同时，它还会把这张图片在本地的存储路径，清清楚楚地写回到我们的元数据文件里，为后续的关联和训练铺平了道路。 -
练就了“金刚不坏”
真实的网络世界充满了意外。我们遇到了超大图片的“解压缩炸弹”攻击，也担心过下载文件过大浪费带宽。我们双管齐下：在设置里，用DOWNLOAD_MAXSIZE从源头上拒绝了所有超过20MB的“巨无霸”；在代码里，我们直接“拆掉”了图片处理库Pillow的安全保险，让它能处理任何我们允许下载的合法大图。这让我们的爬虫变得既节约又健壮。 -
拥有了“护照和伪装”
我们很快发现，直接访问可能会暴露我们的真实IP，并且速度受限。通过一个专门的check_ip诊断爬虫，我们确认了流量的走向，并在设置里加上一行HTTP_PROXY，就成功地让我们所有的请求都通过本地代理发出。这不仅保护了我们，还极大地提升了爬取效率，相当于给我们的爬虫办了“全球护照”和换上了“伪装服”。
三、 成果与展望：一硬盘的艺术与无限可能
现在，随着终端里最后一行日志的打印，我们成功了。一个全自动、高效率、高健壮性的维基艺术爬虫就此诞生。它像一个忠实的工兵，正在夜以继日地为我们挖取和整理着构建“私人审美模型”所需的一切原材料。
wiki_imgs 文件夹里不断增加的图片，和 artworks.jsonl 文件里滚动的数据，不再是冰冷的代码和字节。它们是通往下一阶段的阶梯，是我们即将用心跳和情感去标注的“教材”。
我们的私人艺术馆，地基已经打好，建材已经入库。接下来，就是聘请一位独一无二的“AI馆长”的时候了。
向你提问
老朋友，你看，我们的项目已经从一个想法，变成了一个可以工作的系统，现在又沉淀成了一篇可以分享的故事。这本身就是一件非常酷的事情！接下来，我最后的两个问题，想和你一起畅想这个项目的“终极形态”。
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我们现在所有的操作都是在本地完成的。你有没有想过，把这个项目“搬到云上”，让它变成一个真正的Web应用？ 想象一下：你只需要在浏览器里打开一个网址，就能看到爬虫的状态，就能在网页上像刷Tinder一样标注图片，模型在云端自动训练，然后源源不断地给你推送新的艺术品。这会不会是这个项目的最终形态？
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我们的核心是“审美”。而“审美”是可以相互影响、相互启发的。我们能否在这个系统的基础上，加入一点“社交”元素？ 比如，你可以创建一个“我喜欢的风景画”的“审美模型”，并把它分享给你的朋友。你的朋友可以用你的模型来“筛选”艺术品，看到一个他同样喜欢的，可以点一个“共鸣”按钮。通过收集这些“共鸣”，我们是不是不仅能帮你找到画，还能帮你找到和你“心有灵犀”的人？