零基础爬取堆糖网图片(二)---多线程版

零基础爬取堆糖网图片(二)---多线程版

全文介绍:

接着上篇文章,我们已经实现图片的下载,但是我们发现整个爬取过程中,因为使用了for循环嵌套,导致每次遍历,都会打开文件在关闭,打开文件在关闭(套娃)。所以需要注意for循环的使用,其次下载图片是整个程序中最耗时的,如果需要提升爬取速度,那么我们可以从这个方向入手,实现多线程爬取

涉及内容:

  1. 爬虫基本流程
  2. requests库基本使用
  3. urllib.parse模块
  4. threading模块

图例说明:

  1. 请求与响应
sequenceDiagram 浏览器->>服务器: 请求 服务器-->>浏览器: 响应
  1. 爬虫基本流程
graph TD A[目标网站] -->|分析网站| B(url) B --> C[模拟浏览器请求资源] C -->D[解析网页] D-->E[保存数据]

正文:

1.导入

import urllib.parse
import threading
import requests

2.发送请求,获取响应

def get_page(url):
    page = requests.get(url)
    page = page.content
    # 将 bytes 转化为 字符串
    page = page.decode('utf-8')

    return page

3.关键字以及翻页

def pages_from_duitang(label):
    url = 'https://www.duitang.com/napi/blog/list/by_search/?kw={}&start={}'
    pages = []
    # 将中文转化成url编码
    label = urllib.parse.quote(label)
    # 0-3600 步长100
    for index in range(0, 3600, 100):
        # 将这两个变量替换占位符{}
        u = url.format(label, index)
        print(u)
        page = get_page(u)
        pages.append(page)
    return pages

4.获取一个页面上的所有图片子链接

def findall_pages(page, startpart, endpart):
    all_string = []
    end = 0
    # -1代表找不到 意思就是匹配到就执行循环
    while page.find(startpart, end) != -1:
        # 匹配第一个字符,从下标0开始匹配到的位置下标,并将字符长短传给start变量
        start = page.find(startpart, end) + len(startpart)
        # 将从第一个需要匹配的字符串后面的字符开始,匹配第二个需要匹配的字符出现的位置,并将这个下标值赋给end变量
        end = page.find(endpart, start)
        # 切片 取两个所要匹配字符 之间的部分也就是图片url
        string = page[start:end]
        # 存入列表
        all_string.append(string)
    return all_string

5.爬取全部页面

def pic_url_from_pages(pages):
    pic_url = []
    for page in pages:
        url = findall_pages(page, 'path":"', '"')
        pic_url.extend(url)     # 合并列表
    return pic_url

6.下载图片

def pic_download(url, n):
    r = requests.get(url)
    path = r"C:\Users\Mark\Desktop\新建文件夹 (2)\%s.jpg" %n
    with open(path, 'wb')as d:
        d.write(r.content)

7.调用函数

之前的函数就像是一个一个的零件,现在我们要拼装这些零件,这个车才开的起来!😏

def main(label):
    pages = pages_from_duitang(label)
    pic_url = pic_url_from_pages(pages)
    n = 0
    for url in pic_url:
        n += 1
        print('正在下载第 {} 张图片'.format(n))
        pic_download(url,n)
        
main('校花')

已完成

8.多线程的实现

栗子来了

排队上厕所:商城经常会有人排队上厕所,而一个厕所(进程)是可以有多个坑位(线程),每当有位置空着时就会有下一个人进来,进来后为了让别人知道这个位置有人了(避免争夺),避免尴尬,需要上锁,完事儿,出来时解锁就行,然后再有一个人进来......

  1. 首先设置信号量
thread_lock = threading.BoundedSemaphore(value=5)   # value 可以改,但不可过大
  1. 然后就是主函数中对于下载图片这个函数使用多线程
def main(label):
    pages = pages_from_duitang(label)
    pic_url = pic_url_from_pages(pages)
    n = 0
    for url in pic_url:
        n += 1
        print('正在下载第 {} 张图片'.format(n))
        # 上锁
        thread_lock.acquire()
        ## 下载 这个方法丢进线程池
        t = threading.Thread(target=pic_download, args=(url, n))
        t.start()
        pic_download(url,n)

        
main('英雄联盟')
  1. 图片下载完毕,需要解锁
thread_lock.release()

效果:

注意身体,就不放过多的正能量图片了

posted @ 2020-04-20 21:52  不喜欢马赛克的马克  阅读(332)  评论(0编辑  收藏  举报