Python爬虫利用多线程爬取LOL高清壁纸
页面分析
抓取思路
数据采集
程序运行
总结
前言：
随着移动端的普及出现了很多的移动 APP，应用软件也随之流行起来。
最近又捡起来了英雄联盟手游，感觉还行，PC 端英雄联盟可谓是爆火的游戏，不知道移动端的英雄联盟前途如何，那今天我们使用到多线程的方式爬取 LOL 官网英雄高清壁纸。
页面分析目标网站：英雄联盟
官网界面如图所示，显而易见，一个小图表示一个英雄，我们的目的是爬取每一个英雄的所有皮肤图片，全部下载下来并保存到本地。
次级页面
上面的页面我们称为主页面，次级页面也就是每一个英雄对应的页面，就以黑暗之女为例，它的次级页面如下所示：
我们可以看到有很多的小图，每一张小图对应一个皮肤，通过 network 查看皮肤数据接口，如下图所示：
我们知道了皮肤信息是一个 json 格式的字符串进行传输的，那么我们只要找到每个英雄对应的 id，找到对应的 json 文件，提取需要的数据就能得到高清皮肤壁纸。
然后这里黑暗之女的 json 的文件地址是：
hero_one = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/1.js'
这里其实规律也非常简单，每个英雄的皮肤数据的地址是这样的：
url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{}.js'.format(id)
那么问题来了 id 的规律是怎么样的呢？这里英雄的 id 需要在首页查看，如下所示：
我们可以看到两个列表[0,99]，[100,156]，即 156 个英雄，但是 heroId 却一直到了 240….，由此可见，它是有一定的变化规律的，并不是依次加一，所以要爬取全部英雄皮肤图片，需要先拿到全部的heroId。
抓取思路为什么使用多线程，这里解释一下，我们在爬取图片，视频这种数据的时候，因为需要保存到本地，所以会使用大量的文件的读取和写入操作，也就是 IO 操作，试想一下如果我们进行同步请求操作；
那么在第一次请求完成一直到文件保存到本地，才会进行第二次请求，那么这样效率非常低下，如果使用多线程进行异步操作，效率会大大提升。
所以必然要使用多线程或者是多进程，然后把这么多的数据队列丢给线程池或者进程池去处理；
在 Python 中，multiprocessing Pool 进程池，multiprocessing.dummy 非常好用。
multiprocessing.dummy模块：dummy模块是多线程；
multiprocessing模块：multiprocessing是多进程；
multiprocessing.dummy模块与multiprocessing模块两者的 api 都是通用的，代码的切换使用上比较灵活；
我们首先在一个测试的 demo.py 文件抓取英雄 id，这里的代码我已经写好了，得到一个储存英雄 id 的列表，直接在主文件里使用即可；
demo.py
url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js'
res = requests.get(url,headers=headers)
res = res.content.decode('utf-8')
res_dict = json.loads(res)
heros = res_dict["hero"] # 156个hero信息
idList = []
for hero in heros:
hero_id = hero["heroId"]
idList.append(hero_id)
print(idList)
得到 idList 如下所示：
idlist = [1,2,3,….,875,876,877] # 中间的英雄 id 这里不做展示
构建的 url：
page = 'http://www.bizhi88.com/s/470/{}.html'.format(i)
这里的 i 表示 id，进行 url 的动态构建；
那么我们定制两个函数一个用于爬取并且解析页面（spider），一个用于下载数据 (download)，开启线程池，使用 for 循环构建存储英雄皮肤 json 数据的 url，储存在列表中，作为 url 队列，使用 pool.map() 方法执行 spider (爬虫)函数；
def map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1):
"""Returns an iterator equivalent to map(fn, iter)”“”
# 这里我们的使用是：pool.map(spider,page) # spider:爬虫函数；page:url队列
作用：将列表中的每个元素提取出来当作函数的参数，创建一个个进程，放进进程池中；
参数1：要执行的函数；
参数2：迭代器，将迭代器中的数字作为参数依次传入函数中；
json数据解析
这里我们就以黑暗之女的皮肤的 json 文件做展示进行解析，我们需要获取的内容有：
1.name
2.skin_name
3.mainImg
因为我们发现 heroName 是一样的，所以把英雄名作为该英雄的皮肤文件夹名，这样便于查看保存；
item = {}
item['name'] = hero["heroName"]
item['skin_name'] = hero["name"]
if hero["mainImg"] == '':
continue
item['imgLink'] = hero["mainImg"]
有一个注意点:
数据采集有的 mainImg 标签是空的，所以我们需要跳过，否则如果是空的链接，请求时会报错；
导入相关第三方库
import requests # 请求
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 并发
import time # 效率
import os # 文件操作
import json # 解析
页面数据解析
def spider(url):
res = requests.get(url, headers=headers)
result = res.content.decode('utf-8')
res_dict = json.loads(result)
skins = res_dict["skins"] # 15个hero信息
print(len(skins))
for index,hero in enumerate(skins): # 这里使用到enumerate获取下标,以便文件图片命名;
item = {} # 字典对象
item['name'] = hero["heroName"]
item['skin_name'] = hero["name"]
if hero["mainImg"] == '':
continue
item['imgLink'] = hero["mainImg"]
print(item)
download(index+1,item)
download 下载图片
def download(index,contdict):
name = contdict['name']
path = "皮肤/" + name
if not os.path.exists(path):
os.makedirs(path)
content = requests.get(contdict['imgLink'], headers=headers).content
with open('./皮肤/' + name + '/' + contdict['skin_name'] + str(index) + '.jpg', 'wb') as f:
f.write(content)
这里我们使用 OS 模块创建文件夹，前面我们有说到，每个英雄的 heroName 的值是一样的，借此创建文件夹并命名，方便皮肤的保存（归类），然后就是这里图片文件的路径需要仔细，少一个斜杠就会报错。
main() 主函数
def main():
pool = ThreadPool(6)
page = []
for i in range(1,21):
newpage = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{}.js'.format(i)
print(newpage)
page.append(newpage)
result = pool.map(spider, page)
pool.close()
pool.join()
end = time.time()
说明：
在主函数里我们首选创建了六个线程池；
通过 for 循环动态构建 20 条 url,我们小试牛刀一下，20 个英雄皮肤，如果爬取全部可以对之前的 idList 遍历，再动态构建 url；
使用 map() 函数对线程池中的 url 进行数据解析存储操作；
当线程池 close 的时候并未关闭线程池，只是会把状态改为不可再插入元素的状态；
程序运行if __name__ == '__main__':
main()
结果如下：
当然了这里只是截取了部分图像，总共爬取了 200+ 张图片，总体来说还是可以。
总结本次我们使用了多线程爬取了英雄联盟官网英雄皮肤高清壁纸，因为图片涉及到 IO 操作，我们使用并发方式进行，大大提高了程序的执行效率。
到此这篇关于Python爬虫利用多线程爬取 LOL 高清壁纸的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬取壁纸内容请搜索软件开发网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持软件开发网！
