今天这篇文章，经过1个多星期的准备，终于可以发出来分享给大家。
说到做中国风PPT，其中的配色是非常重要的。针对这个问题，以前曾经给各位小伙伴推荐过2个网站：
中国色：www.zhongguose.com
Nippon Colors：https://nipponcolors.com/
但是这两个网站都有一个问题，就是它们仅仅是列出了N多个具体的颜色名称和色值。
但是如果PPT页面中需要用到网站中不同颜色搭配时，这两个网站都不能告诉你你的搭配是否好看，完全凭借你自己颜色搭配的功底。
这个问题我一直在想怎么解决，直到大概2个星期前，我的朋友圈中突然开始比较频繁地出现Python编程培训的广告链接，才出现了转机。
其实我一直对Python比较感兴趣，之前也或多或少的自学了一些。按我的理解，Python是可以拿来做爬虫程序爬网站数据的。那么写一个爬虫程序，爬国内外的各大知名设计网站，是不是可以看到很多中国风单色的搭配案例呢？
说干就干！考虑到我自己在编程上就是个“二把刀”，远远谈不上熟练干活的程度，所以我直接找到我一个在大厂做技术的哥们儿，把我的需求告诉他，请他写这么一个程序。
哥们儿也很给力，经过了1个多星期，他跑出了一些结果。根据这些结果，我做了一些处理后使之形成完整的页面，在此分享给大家。在文章的最后，还有另外一些干货，还请大家继续阅读：
亮黄+中灰：
浅驼+暖咖：
珊瑚+暗绿：
橙+松茶：
紫+红梅：
适用于母婴类电商页面的配色：
适用于古风类页面的配色：
适用于女装类电商页面的配色：
适用于美妆类电商页面的配色：
适用于食品类电商页面的配色：
蓝紫+紫薄汗：
水色+优雅金：
金色+墨绿：
群青+孔雀蓝：
若竹+子茶：
OK，跑出来的结果其实挺多的，篇幅问题，先分享这些我个人非常喜欢的颜色搭配给大家。
分享完程序跑出来的结果，我也分享下有关这个程序的内容，方便有兴趣的各位小伙伴自己操作。
这种爬虫程序的逻辑其实很简单，就是用Python的request库，以一个基本的逻辑，顺着把一个个页面的源码获取下来，用XPath、PyQuery或者正则表达式甚至粗暴的字符串匹配把内容抠出来，再把结果存下来就完事了。
但是问题在于，上述逻辑仅仅适用于上古时期的互联网状况。而现在互联网中的网站，都具备或多或少的反爬措施。
用上面讲的request库，你获得的数据是网站渲染出来的实时代码，而不是原始代码。甚至于很多网站数据都是通过接口形式传输的，即使不是接口也会是一些JSON数据，然后通过JavaScript渲染得到的。
这样原始代码你用request库就不行了，因为刚才说过这些数据都是渲染后的结果。真正的原始数据来源可能是Ajax、Data、或iFrame页面等，不过Ajax可能还是居多。
那么此时麻烦的事儿就来了：你要么死磕这个网站的JavaScript逻辑，揪出来它的参数是如何构造的，弄明白这个逻辑后有针对性的用爬虫模拟或重写。
要么你用模拟浏览器的方式来爬取，如Puppeteer、Pyppeteer、Splash等。这时获得的代码就是真正的源代码，数据也就好提取了。但还是会碰到一些反爬的情况，所以需要针对这个网站进行单独的分析。
说了这么多，其实这离一个成熟的爬虫还有不少距离。例如它还涉及到多线程（单线程由于等待反馈会速度慢等）、分布式（代码放到多台机器上去跑）、验证码反爬、JavaScript逆向工程、智能化、运维等很多个方面。本文不是技术贴，而且咱们是搞PPT的，不是程序猿/程序媛，所以就不写那么多了，纯属抛砖引玉。
一开始我等了一个多星期才拿到我哥们儿给我的结果，我还不太高兴；直到他给我讲明白了上述这套逻辑，我才明白这里面不是这么简单的。
特别是我们要去的这些知名设计站点，由于很知名，访问量都比较大，所以都会有比较齐全的反爬措施，再加上我哥们儿也不好为了帮我忙而去使用特别庞大的他们公司的服务器资源，所以1个多星期已经真的非常快了。
今天的这篇文章，一个是分享给大家我用程序爬出来的比较顺眼的中国风配色，另一方面也是我越来越发现，尽管我们只是做PPT的，但这个行业，可以涉及到的方面真的是非常广泛，它真的可以给我们带来无数可能性。
文章最后的最后，我特意说明下，我尽可能地保证我哥们儿传达给我的上面信息的完整性，但本人非程序猿，最多算一个爱好者，所以上面的内容如果有不妥甚至错误之处，还请大家见谅。
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