首先我们选择的网站还是上次的H128壁纸,不知道具体流程的可以看下上次写的入门代码
传送门!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
打开网站,这里我选择的是动漫专区的壁纸,我们的目的是把所有动漫壁纸爬下来,我们发现一共有98页图片
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所以我们要做的是观察每页图片链接的关系,我们打开第二页图片观察
发现两页图片的链接分别是
https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920×1080/t/1.html
https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920×1080/t/2.html
我们发现两个网页只有t/后面的数据不同由此我们观察后面几页,最终我们发现/t/后面的数字就是代表页数,所以在最开始我们建立一个函数来存放我们需要的网页链接
如下:
page_links_list = ['https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/1.html']
def GetUrls(page_links_list):
pages = int(input("请输入你想爬取的页数:"))
if pages > 1:
for page in range(2, pages + 1):
url = 'https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/' + str(page) + '.html'
page_links_list.append(url)
else:
page_links_list = page_links_list
然后就是我们多线程的应用了,我们要用的是python的threading模块首先需要导入threading
import threading
首先建立一个glock 用来控制
gLock = threading.Lock()
**threading 提供了 Lock 类,该类能够在某个线程访问某个变量的时候对变量加锁,此时其它线程就不能访问该变量,直到该 Lock 被释放其它线程才能够访问该变量
**
我们爬虫需要生产者进程和消费者进程,生产者的线程专门用来生产一些数据,然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。但是因为要使用中间变量,中间变量经常是一些全局变量,因此需要使用锁来保证数据完整性。在这个代码中生产者进程负责来获取我们图片的url,而消费者进程的目的是下载图片。
生产者代码如下:
class Generant(threading.Thread):
def run(self):
while len(page_links_list) > 0:
gLock.acquire() #上锁
page_url = page_links_list.pop()
gLock.release() #释放锁
r = requests.get(page_url,headers = headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
a = re.findall('<img src="https:(.*?)" alt',r.text)
gLock.acquire() #上锁
for i in a :
x = 'https:' + i
x = x.replace('w_487', 'w_1421').replace('h_274', 'h_799')
img_links_list.append(x)
gLock.release() #释放锁
消费者代码如下
class Consumer(threading.Thread,):
def run(self):
while True:
gLock.acquire()
if len(img_links_list) == 0:
gLock.release()
continue
else:
img_url = img_links_list.pop()
gLock.release()
filename = img_url.split('?')[0].split('/')[-1]
r = requests.get(img_url)
print('正在下载:', filename)
path = './picture/' + filename
with open(path,'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
if len(img_links_list) == 0:
end = time.time()
print("消耗的时间为:", (end - start))
exit()
最后的代码就是启动线程
for x in range(5):
Generant().start()
for x in range(5):
Consumer().start()
观看运行结果:
这里是下载了50页图片的时间,比起单线程还是很快的。
最后附上完整代码
下面展示一些 内联代码片。
import threading
import requests
import re
import time
import os
page_links_list = ['https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/1.html']
img_links_list = []
headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"
}
def GetUrls(page_links_list):
pages = int(input("请输入你想爬取的页数:"))
if pages > 1:
for page in range(2, pages + 1):
url = 'https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/' + str(page) + '.html'
page_links_list.append(url)
else:
page_links_list = page_links_list
gLock = threading.Lock()
class Generant(threading.Thread):
def run(self):
while len(page_links_list) > 0:
gLock.acquire() #上锁
page_url = page_links_list.pop()
gLock.release() #释放锁
r = requests.get(page_url,headers = headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
a = re.findall('<img src="https:(.*?)" alt',r.text)
gLock.acquire() #上锁
for i in a :
x = 'https:' + i
x = x.replace('w_487', 'w_1421').replace('h_274', 'h_799')
img_links_list.append(x)
gLock.release() #释放锁
class Consumer(threading.Thread,):
def run(self):
while True:
gLock.acquire()
if len(img_links_list) == 0:
gLock.release()
continue
else:
img_url = img_links_list.pop()
gLock.release()
filename = img_url.split('?')[0].split('/')[-1]
r = requests.get(img_url)
print('正在下载:', filename)
path = './picture/' + filename
with open(path,'wb') as f:
f.write(r.content)
f.close()
if len(img_links_list) == 0:
end = time.time()
print("消耗的时间为:", (end - start))
exit()
if __name__ == '__main__':
GetUrls(page_links_list)
if os.path.exists('./picture'):
print("文件已存在")
else:
os.mkdir('./picture')
start = time.time()
for x in range(5):
Generant().start()
for x in range(5):
Consumer().start()
最后如果想要全站的图片只要把链接改一下就OK