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使用Python多线程抓取某图网数据并下载图片

article 2024/11/8 4:03:15

前言

在互联网开发领域，数据抓取是一项非常实用的技术。通过数据抓取，我们可以从网页上获取所需的信息，并将其转化为结构化数据，以便进一步分析或使用。本文将介绍如何利用Python编写一个多线程程序来抓取网页上的图片数据，并将其下载到本地。
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1. 环境准备

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下Python包：

DrissionPage：这是一个强大的网页操作库，支持多种浏览器，可以方便地进行页面加载、元素查找等操作。
fake_useragent：用于生成随机的User-Agent，模拟不同的浏览器访问，减少被网站识别为爬虫的风险。
concurrent.futures：Python标准库中的并发执行模块，这里用来实现多线程抓取。

可以通过pip命令安装这些包：

pip install DrissionPage fake_useragent

2. 编写抓取函数

接下来，我们将定义一个名为fetch_table_data的函数，该函数负责访问指定网页，抓取图片链接，并将图片保存到本地。

# -*- coding: utf-8 -*-
import concurrent.futures
import time
import random
import os
from DrissionPage import ChromiumPage, ChromiumOptions
from fake_useragent import UserAgent

# 定义一个函数来抓取表格数据
def fetch_table_data(num):
    # 2.1 设置Chromium的选项
    co = ChromiumOptions()
    co.set_browser_path(r"C:\Program Files (x86)\Microsoft\Edge\Application\msedge.exe")
    co.set_user_data_path(r"C:\Users\20220\AppData\Local\Microsoft\Edge\User Data\Default")

    # 2.2 初始化ChromiumPage实例
    Page = ChromiumPage(addr_or_opts=co)
    url = f"https://www.doutub.com/img_lists/new/{num}"
    tab = Page.new_tab(url)
    tab.wait.load_start()
    time.sleep(random.uniform(2, 3))  # 随机等待2到3秒，模拟用户行为
    set_links = set()  # 创建一个集合用于存储链接，避免重复

    # 2.3 遍历页面上的每个表情元素
    for doutu in tab.eles('x://div[@class="expression-list clearfix"]/div[@class="cell"]'):
        img = doutu("t:img")  # 获取图片元素
        img_src = img.attr('data-src')  # 获取图片的data-src属性值
        print(img_src)
        set_links.add(img_src)  # 将图片链接添加到集合中
        img.save(path=r"E:\Python\斗图", name=img_src.split('/')[-1].split('?')[0])  # 保存图片
    time.sleep(random.uniform(2, 3))  # 再次随机等待2到3秒
    print(len(set_links))  # 打印抓取到的链接数量

    print(f"正在抓取第{num}页")  # 打印当前抓取的页数信息

    tab.close()  # 关闭标签页

3. 多线程抓取

为了提高效率，我们使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来创建一个线程池，这样就可以同时处理多个请求了。

# 3.1 使用线程池来并行处理多个请求
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    # 3.2 提交任务到线程池
    futures = [executor.submit(fetch_table_data, num) for num in range(1, 3)]  # 调整范围以抓取更多或更少的页数

    # 3.3 等待所有任务完成
    concurrent.futures.wait(futures)

4.运行结果

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5. 注意事项

在设置ChromiumOptions时，请确保提供的浏览器路径和用户数据路径是正确的，否则可能会导致程序无法正常运行。
本示例中使用了time.sleep()来模拟用户的随机等待时间，这是为了避免频繁请求导致目标网站封禁IP地址。
图片的保存路径也需要根据实际情况进行调整。
以上是使用Python多线程技术抓取网页数据并下载图片的一个完整示例。
如果有爬虫的需求的话可以到,【python爬虫文档、图片等数据抓取】
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