Python爬蟲利用多線程爬取 LOL 高清壁紙

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前言：

隨著移動端的普及出現瞭很多的移動 APP，應用軟件也隨之流行起來。

最近又撿起來瞭英雄聯盟手遊，感覺還行，PC 端英雄聯盟可謂是爆火的遊戲，不知道移動端的英雄聯盟前途如何，那今天我們使用到多線程的方式爬取 LOL 官網英雄高清壁紙。

頁面分析

目標網站：英雄聯盟

官網界面如圖所示，顯而易見，一個小圖表示一個英雄，我們的目的是爬取每一個英雄的所有皮膚圖片，全部下載下來並保存到本地。

次級頁面

上面的頁面我們稱為主頁面，次級頁面也就是每一個英雄對應的頁面，就以黑暗之女為例，它的次級頁面如下所示：

我們可以看到有很多的小圖，每一張小圖對應一個皮膚，通過 network 查看皮膚數據接口，如下圖所示：

我們知道瞭皮膚信息是一個 json 格式的字符串進行傳輸的，那麼我們隻要找到每個英雄對應的 id，找到對應的 json 文件，提取需要的數據就能得到高清皮膚壁紙。

然後這裡黑暗之女的 json 的文件地址是：

hero_one = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/1.js'

這裡其實規律也非常簡單，每個英雄的皮膚數據的地址是這樣的：

url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{}.js'.format(id)

那麼問題來瞭 id 的規律是怎麼樣的呢？這裡英雄的 id 需要在首頁查看，如下所示：

我們可以看到兩個列表[0,99]，[100,156]，即 156 個英雄，但是 heroId 卻一直到瞭 240….，由此可見，它是有一定的變化規律的，並不是依次加一，所以要爬取全部英雄皮膚圖片，需要先拿到全部的heroId。

抓取思路

為什麼使用多線程，這裡解釋一下，我們在爬取圖片，視頻這種數據的時候，因為需要保存到本地，所以會使用大量的文件的讀取和寫入操作，也就是 IO 操作，試想一下如果我們進行同步請求操作；

那麼在第一次請求完成一直到文件保存到本地，才會進行第二次請求，那麼這樣效率非常低下，如果使用多線程進行異步操作，效率會大大提升。

所以必然要使用多線程或者是多進程，然後把這麼多的數據隊列丟給線程池或者進程池去處理；

在 Python 中，multiprocessing Pool 進程池，multiprocessing.dummy 非常好用。

  • multiprocessing.dummy模塊：dummy模塊是多線程；
  • multiprocessing模塊：multiprocessing是多進程；

multiprocessing.dummy模塊與multiprocessing模塊兩者的 api 都是通用的，代碼的切換使用上比較靈活；

我們首先在一個測試的 demo.py 文件抓取英雄 id，這裡的代碼我已經寫好瞭，得到一個儲存英雄 id 的列表，直接在主文件裡使用即可；

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個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] # 中間的英雄 id 這裡不做展示

構建的 url：

page = 'http://www.bizhi88.com/s/470/{}.html'.format(i)

這裡的 i 表示 id，進行 url 的動態構建；

那麼我們定制兩個函數一個用於爬取並且解析頁面（spider），一個用於下載數據  (download)，開啟線程池，使用 for 循環構建存儲英雄皮膚 json 數據的 url，儲存在列表中，作為 url 隊列，使用 pool.map() 方法執行 spider (爬蟲)函數；

def map(self, fn, *iterables, timeout=None, chunksize=1):
    """Returns an iterator equivalent to map(fn, iter)”“”
# 這裡我們的使用是：pool.map(spider,page) # spider:爬蟲函數；page:url隊列

作用：將列表中的每個元素提取出來當作函數的參數，創建一個個進程，放進進程池中；

參數1：要執行的函數；

參數2：迭代器，將迭代器中的數字作為參數依次傳入函數中；

json數據解析

這裡我們就以黑暗之女的皮膚的 json 文件做展示進行解析，我們需要獲取的內容有：

  • 1.name
  • 2.skin_name
  • 3.mainImg

因為我們發現 heroName 是一樣的，所以把英雄名作為該英雄的皮膚文件夾名，這樣便於查看保存；

item = {}
item['name'] = hero["heroName"]
item['skin_name'] = hero["name"]
if hero["mainImg"] == '':
   continue
item['imgLink'] = hero["mainImg"]

有一個註意點:

有的 mainImg 標簽是空的，所以我們需要跳過，否則如果是空的鏈接，請求時會報錯；

數據采集

導入相關第三方庫

import requests # 請求
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool # 並發
import time # 效率
import os # 文件操作
import json # 解析

頁面數據解析

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個hero信息
    print(len(skins))
    for index,hero in enumerate(skins): # 這裡使用到enumerate獲取下標,以便文件圖片命名;
        item = {} # 字典對象
        item['name'] = hero["heroName"]
        item['skin_name'] = hero["name"]

        if hero["mainImg"] == '':
            continue
        item['imgLink'] = hero["mainImg"]
        print(item)
        download(index+1,item)

download 下載圖片

def download(index,contdict):
    name = contdict['name']
    path = "皮膚/" + name
    if not os.path.exists(path):
        os.makedirs(path)
    content = requests.get(contdict['imgLink'], headers=headers).content
    with open('./皮膚/' + name + '/' + contdict['skin_name'] + str(index) + '.jpg', 'wb') as f:
        f.write(content)

這裡我們使用 OS 模塊創建文件夾，前面我們有說到，每個英雄的 heroName 的值是一樣的，借此創建文件夾並命名，方便皮膚的保存（歸類），然後就是這裡圖片文件的路徑需要仔細，少一個斜杠就會報錯。

main() 主函數

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()

說明：

  • 在主函數裡我們首選創建瞭六個線程池；
  • 通過 for 循環動態構建 20 條 url,我們小試牛刀一下，20 個英雄皮膚，如果爬取全部可以對之前的 idList 遍歷，再動態構建 url；
  • 使用 map() 函數對線程池中的 url 進行數據解析存儲操作；
  • 當線程池 close 的時候並未關閉線程池，隻是會把狀態改為不可再插入元素的狀態；

程序運行

if __name__ == '__main__':
    main()

結果如下：

當然瞭這裡隻是截取瞭部分圖像，總共爬取瞭 200+ 張圖片，總體來說還是可以。

總結

本次我們使用瞭多線程爬取瞭英雄聯盟官網英雄皮膚高清壁紙，因為圖片涉及到 IO 操作，我們使用並發方式進行，大大提高瞭程序的執行效率。

到此這篇關於Python爬蟲利用多線程爬取 LOL 高清壁紙的文章就介紹到這瞭,更多相關Python 爬取壁紙內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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