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Python 爬取壁纸

​ Python编程学习圈    人气:0

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：

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:

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；

数据采集

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：

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。

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