Python多线程爬虫爬取爱MM图片

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Python多线程爬虫爬取爱MM图片

在爬虫学习的过程中，当遇到爬取量较大的情况下，爬虫消耗的时间会比较多。除开使用 Python 爬虫框架之外，合理使用多进程与多线程来爬取数据是非常有效的。

在前两天的实例操作过程中，由于爬取内容较多，导致时间过长，因此我深入研究学习了多线程以及多进程的相关知识，将这两种方法与实例相结合，可以非常有效的缩短爬取时间。废话不多说，我们进入主题。未成年人请酌情阅读

本次实例是下载图片集，基本上可以分解为三个步骤：

  • 首先从页面上获取所有的图片列表，提取每个图片集的详细页面地址。
  • 接着爬取每个详细页面的图片信息，获取我们想要的图片地址。
  • 最后根据获得到的图片地址，将图片下载到本地。

前两个步骤具体实现用的是多线程爬虫，最后一步，根据当时自己实际处理的情况，先是使用多线程爬虫下载图片；后又学习使用多进程多线程爬虫来下载图片。

图片地址的爬取

在我前面的多线程学习文章中，我比较喜欢使用 Queue 模块来实现线程同步，因此代码中也都是用的这种方式。若习惯用 Lock 方式来实现线程同步的朋友们，可以看下我上篇文章，修改下代码同样可以运行。

本文是以爱MM图为例，爬取相关图片。

首先是获取页面上所有的图片详情页面地址，然后存取队列中。

page_urlqueue = queue.Queue()
class Thread_Crawl(threading.Thread):
    def __init__(self, que):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.que = que

    def run(self):
        while True:
            url = self.que.get()
            self.que.task_done()
            if url == None:
                break
            self.page_spider(url)

    def page_spider(self, url):
        html = get_text(url)
        doc = pq(html)
        items = doc('.excerpt-c5').items()

        for item in items:
            title = item.find('h2').text()#标题
            photo_page_url = item.find('h2 > a').attr('href')#图片集详情地址

            detail_urlqueue.put(photo_page_url)

接着再次使用多线程爬取队列中的每个地址，将所有图片地址存入到 mongodb 中。

mongo = MongoDB()
class Thread_Parser(threading.Thread):
    def __init__(self, que):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.que = que

    def run(self):
        while True:
            url = self.que.get(False)
            self.que.task_done()
            if not url:
                break
            self.parse_data(url)


    def parse_data(self, url):
        global total
        html = get_text(url)
        doc = pq(html)

        items = doc('.article-content .gallery-item').items()

        title = doc('.article-title').text()
        for item in items:
            # 由于图片尺寸有限制，经测试，可以修改获取大图
            # https://pic.bsbxjn.com/wp-content/uploads/2019/05/7ee81646f32f97d-240x320.jpg
            # 改为：https://pic.bsbxjn.com/wp-content/uploads/2019/05/7ee81646f32f97d.jpg
            photo_url = item.find('.gallery-icon > a > img').attr('src')
            purl = str(photo_url)[:-12] + str(photo_url)[-4:]
            photo = {
                'title': title,
                '_id': purl,
                'status' : 1
            }
            mongo.insert(photo)
            total += 1

图片下载

1.多线程图片下载

class PhotoThread(threading.Thread):
    def __init__(self, que):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.que = que

    def run(self):
        while True:
            photo = self.que.get()
            self.que.task_done()
            if photo == None:
                break
            self.download_photo(photo)

    def download_photo(self,photo):
        title = photo['title']
        url = photo['photo_url']
        fpath = 'MM_photo/' + title
        if not os.path.exists(fpath):
            os.mkdir(fpath)

        response = request.get(url, 3)
        if response != None:
            file_path = '{0}/{1}.{2}'.format(fpath, md5(response.content).hexdigest(), 'jpg')
            if not os.path.exists(file_path):
                with open(file_path, 'wb') as fw:
                    fw.write(response.content)
            else:
                print('Already Download', file_path)
        else:
            print('Failed to Save Image')

按照图片集标题将每一类的图片存入各自的文件目录下。

2.多进程多线程图片下载

在实现多线程爬虫爬取图片后，我发现依然会耗费不少的时间，因此查询资料发现可以将多进程与多线程配合着使用。

import time
import threading
from photos_download.download_text import request
import multiprocessing
from photos_download.mongodb_queue import MogoQueue
import os
from hashlib import md5



def mzitu_crawler(max_threads=10):
    crawl_queue = MogoQueue()
    def pageurl_crawler():
        while True:
            try:
                photo = crawl_queue.pop()#取出的同时，设置url为正在下载状态
                url = photo['_id']
                print(url)
            except KeyError:
                print('队列没有数据')
                break
            else:
                download_photo(photo)
                crawl_queue.complete(url)  ##设置为完成状态

    def download_photo(photo):
        title = photo['title']
        url = photo['_id']
        fpath = 'MM_photo/' + title
        if not os.path.exists(fpath):
            os.mkdir(fpath)

        response = request.get(url, 3)
        if response != None:
            file_path = '{0}/{1}.{2}'.format(fpath, md5(response.content).hexdigest(), 'jpg')
            if not os.path.exists(file_path):
                with open(file_path, 'wb') as fw:
                    fw.write(response.content)
            else:
                print('Already Download', file_path)
        else:
            print('Failed to Save Image')

    threads = []
    while crawl_queue:
        # print('Process----------{0}-------len(threads)---{1}'.format(multiprocessing.current_process().name,len(threads)))
        """
        这儿crawl_queue用上了，就是我们__bool__函数的作用，为真则代表我们MongoDB队列里面还有数据
        crawl_queue为真都代表我们还没下载完成，程序就会继续执行
        """
        for thread in threads:
            # print('Thread-------{0}-------{1}'.format(thread.name,thread.is_alive()))
            if not thread.is_alive():  ##is_alive是判断是否为空,不是空则在队列中删掉
                threads.remove(thread)
        while len(threads) < max_threads or crawl_queue.peek():  ##线程池中的线程少于max_threads 或者 crawl_qeue时
            # thread = PhotoThread(photos_queue)  ##创建线程
            thread = threading.Thread(target=pageurl_crawler) ##创建线程
            thread.setDaemon(True)  ##设置守护线程
            thread.start()  ##启动线程
            threads.append(thread)  ##添加进线程队列
        time.sleep(1)

def process_crawler():
    process = []
    num_cpus = multiprocessing.cpu_count()
    print('将会启动进程数为：', num_cpus)
    for i in range(num_cpus):
        p = multiprocessing.Process(target=mzitu_crawler)  ##创建进程
        p.start()  ##启动进程
        process.append(p)  ##添加进进程队列
    for p in process:
        p.join()  ##等待进程队列里面的进程结束

if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()

    process_crawler()

    end_time = time.time()
    print('耗时{}s'.format((end_time - start_time)))

开启多进程，然后进程中构建线程池，利用多线程来下载图片。
每个进程需要知道那些 URL 爬取过了、哪些 URL 需要爬取！我们来给每个 URL 设置三种状态：

  • OUTSTANDING = 1 ##初始状态
  • PROCESSING = 2 ##正在下载状态
  • COMPLETE = 3 ##下载完成状态

这里涉及到一个重要的类 MogoQueue，待会我们根据这个类分析一下爬取思路。

from datetime import datetime, timedelta
from pymongo import MongoClient, errors
from photos_download.setting import *

class MogoQueue():

    OUTSTANDING = 1 ##初始状态
    PROCESSING = 2 ##正在下载状态
    COMPLETE = 3 ##下载完成状态

    def __init__(self, timeout=10):##初始mongodb连接
        self.client = MongoClient(host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT)
        self.db = self.client[MONGO_DB]
        self.collection = self.db[MONGO_COL]
        self.timeout = timeout

    def __bool__(self):
        """
        ne的意思是不匹配，如果所有图片都是下载完成状态，则返回False
        """
        record = self.collection.find_one(
            {'status': {'ne': self.COMPLETE}}
        )
        return True if record else False

    def push(self, url, title): ##这个函数用来添加新的URL进队列
        try:
            self.collection.insert({'_id': url, 'status': self.OUTSTANDING, 'title': title})
            print(url, '插入队列成功')
        except errors.DuplicateKeyError as e:  ##报错则代表已经存在于队列之中了
            print(url, '已经存在于队列中了')
            pass


    def pop(self):
        """
        这个函数会查询队列中的所有状态为OUTSTANDING的值，
        更改状态，（query后面是查询）（update后面是更新）
        并返回_id（就是我们的ＵＲＬ），MongDB好使吧，^_^
        如果没有OUTSTANDING的值则调用repair()函数重置所有超时的状态为OUTSTANDING，
        set是设置的意思，和MySQL的set语法一个意思
        """
        record = self.collection.find_one_and_update(
            {'status': self.OUTSTANDING},
            {'set': {'status': self.PROCESSING,'timestamp': datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}}
        )
        if record:
            return record
        else:
            self.repair()
            raise KeyError

    def peek(self):
        """这个函数是取出状态为 OUTSTANDING的文档并返回_id(URL)"""
        record = self.collection.find_one({'status': self.OUTSTANDING})
        if record:
            return record['_id']

    def complete(self, url):
        """这个函数是更新已完成的URL完成"""
        self.collection.update({'_id': url}, {'set': {'status': self.COMPLETE}})

    def repair(self):
        """这个函数是重置状态lt是小于，该方法主要是用于判断2状态的可能下载失败"""
        dl = datetime.now() - timedelta(seconds=self.timeout)
        record = self.collection.update_many(
            {
                'timestamp': {'lt': dl.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")},
                'status': self.PROCESSING
            },
            {'set': {'status': self.OUTSTANDING}}
        )

    def clear(self):
        """这个函数只有第一次才调用、后续不要调用、因为这是删库啊！"""
        self.collection.drop()

进程刚开始时，所有图片的 URL 状态都为 OUTSTANDING 状态，然后线程获取一个状态为 OUTSTANDING 状态的 URL 对象，在取到这个对象时，同时设置该对象为 PROCESSING 状态，通知别的线程不需要再处理该对象；然后根据图片 url 进行图片下载，下载完成后，设置该对象为 COMPLETE 状态。当然，在图片下载的过程中，可能存在网站未反应情况，这时我们便不能将 URL 对象设置为 COMPLETE 状态。当所有初始状态的图片都爬取结束（图片状态不一定都成功置为 COMPLETE 状态，也可能是 PROCESSING 状态），此时进程因为发现仍然有图片状态不是下载完成状态，所以不会结束进程。在进程继续的过程中，MogoQueue 队列已经获取不到 OUTSTANDING 状态的对象，我们设置一个计时参数，将距离上次进行图片下载时超过 10s 的 URL 对象从 PROCESSING 状态置为 OUTSTANDING 状态，这样保证了所有图片都能够下载。最后，当所有图片状态为 COMPLETE 状态时，进程结束，程序结束。

结果如下：
Python多线程爬虫爬取爱MM图片
对于图片下载的实现方式，多进程多线程爬虫在爬取 454 张图片时比多线程爬虫节省了 100s。

详情代码前往：https://github.com/Acorn2/SpiderCrack/tree/master/photos_download

本文作者为hresh，转载请注明。

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