猫12分类：使用多线程爬取图片的Python程序

本文目标

对于猫12目标检测部分的数据集，采用网络爬虫来制作数据集。

在网络爬虫中，经常需要下载大量的图片。为了提高下载效率，可以使用多线程来并发地下载图片。本文将介绍如何使用Python编写一个多线程爬虫程序，用于爬取图片并进行下载。

程序讲解

首先，我们需要导入所需的库，包括requests、PIL、lxml、numpy和threading。其中，requests库用于发送HTTP请求，PIL库用于处理图片，lxml库用于解析HTML，numpy库用于处理数组，threading库用于实现多线程。

import time
import requests
from lxml import etree
import numpy as np
import threading

接下来，我们定义了一个函数searchImageurls，用于从指定网站上搜索图片的URL。在这个例子中，我们以https://www.hippopx.com/zh 为例。函数中，我们使用requests库发送HTTP请求，获取网页内容，并使用lxml库解析HTML，提取图片的URL。最后，我们将URL存储在一个数组中，并返回该数组。

def searchImageurls():
    ImageUrls = []
    for i in range(1, 6):
        url = f"https://www.hippopx.com/zh/query?q=cat&page={i}"
        response = requests.get(url, headers=headers)
        html = response.content.decode('utf-8')
        tree = etree.HTML(html)
        # print(tree)
        image_url = tree.xpath('//*[@id="mainlist"]/li/figure/a/img/@src')
        ImageUrls.append(image_url)
    ImageUrls = np.array(ImageUrls)
    ImageUrls = ImageUrls.flatten()
    return ImageUrls

然后，我们定义了一个函数download_image，用于下载图片。在这个函数中，我们使用requests库发送HTTP请求，获取图片的内容，并使用PIL库将内容保存为图片文件。如果下载失败，我们会进行最大重试次数的重试。

def download_image(url, filename):
    max_retries = 3  # 最大重试次数
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            response = requests.get(url)
            with open(filename, 'wb') as f:
                f.write(response.content)
            print(f"Downloaded {filename}")
            break  # 下载成功，跳出循环
        except requests.exceptions.ConnectionError as e:
            print(f"Connection error: {e}")
            retries += 1
            time.sleep(1)  # 等待1秒后重试

    if retries == max_retries:
        print(f"Failed to download {filename}")

在主函数中，我们首先调用searchImageurls函数获取图片的URL数组。然后，我们创建多个线程，并将每个线程分配一个URL进行下载。最后，我们等待所有线程完成下载。

最后，我们输出下载完成的消息。

if __name__ == '__main__':
    ImageUrls = searchImageurls()
    threads = []
    print("开始下载")
    for i, url in enumerate(ImageUrls):
        filename = f'./images/cat{i + 1}.jpg'
        thread = threading.Thread(target=download_image, args=(url, filename))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    for thread in threads:
        thread.join()
    print("全部下载完毕")

注：Connection error: ('Connection aborted.', RemoteDisconnected('Remote end closed connection without response'))  -- 这是由于错误的url导致的

完整代码

import time
import requests
from lxml import etree
import numpy as np
import threading

# 爬取的图片网站  https://www.hippopx.com/zh
headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36 Edg/119.0.0.0"}


def searchImageurls():
    ImageUrls = []
    for i in range(1, 6):
        url = f"https://www.hippopx.com/zh/query?q=cat&page={i}"
        response = requests.get(url, headers=headers)
        html = response.content.decode('utf-8')
        tree = etree.HTML(html)
        # print(tree)
        image_url = tree.xpath('//*[@id="mainlist"]/li/figure/a/img/@src')
        ImageUrls.append(image_url)
    ImageUrls = np.array(ImageUrls)
    ImageUrls = ImageUrls.flatten()
    return ImageUrls


# 图片下载
def download_image(url, filename):
    max_retries = 3  # 最大重试次数
    retries = 0
    while retries < max_retries:
        try:
            response = requests.get(url)
            with open(filename, 'wb') as f:
                f.write(response.content)
            print(f"Downloaded {filename}")
            break  # 下载成功，跳出循环
        except requests.exceptions.ConnectionError as e:
            print(f"Connection error: {e}")
            retries += 1
            time.sleep(1)  # 等待1秒后重试

    if retries == max_retries:
        print(f"Failed to download {filename}")


if __name__ == '__main__':
    ImageUrls = searchImageurls()
    threads = []
    print("开始下载")
    for i, url in enumerate(ImageUrls):
        filename = f'./images/cat{i + 1}.jpg'
        thread = threading.Thread(target=download_image, args=(url, filename))
        thread.start()
        threads.append(thread)
    for thread in threads:
        thread.join()
    print("全部下载完毕")