python爬虫我是斗图之王

本文主要是介绍python爬虫我是斗图之王，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

python爬虫我是斗图之王

本文会以斗图啦网站为例，爬取所有表情包。

阅读之前需要对线程池、连接池、正则表达式稍作了解。

分析网站

页面url分析

打开斗图啦网站，简单翻阅之后发现最新表情每页包含的表情是最多的。

其url是: /photo/list/?page=2 其中page参数为页码，目前有1578页

页面图片元素分析

使用chrome的开发者工具分析一个图片的元素

enter image description here

<img src="https://ws1.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5gy1frp2ulvf8uj20dw0hdmy2.jpg" style="width: 100%; height: 184.471px; display: block;" data-original="https://ws1.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5gy1frp2ulvf8uj20dw0hdmy2.jpg" alt="简直不知羞耻" class="img-responsive lazy image_dta" data-backup="//img.doutula.com/production/uploads/image//2018/05/27/20180527387499_dYXqmw.jpg!dta">

可以看到img元素中包含我们想要信息:图片地址和图片描述

注意此时实际上我看到是浏览器渲染之后的页面，所以元素可能会是动态生成的。

如果我们要提高效率则应该使用web1.0,因为web2.0需要会更慢也更复杂。

要查看未渲染之前的页面，右键查看源代码搜索图片链接

enter image description here

<img src="//www.doutula.com/build/img/loader.gif"
style="width: 100%; height: 100%;"
data-original="https://ws1.sinaimg.cn/bmiddle/9150e4e5gy1frp2ulvf8uj20dw0hdmy2.jpg"
alt="简直不知羞耻" class="img-responsive lazy image_dta"
data-backup="//img.doutula.com/production/uploads/image//2018/05/27/20180527387499_dYXqmw.jpg!dta">

img标签的src属性并非真正的图片地址，推测网站使用了图片懒加载技术，感兴趣可以自己搜索。

虽然src不是图片地址，但发现其实data-original就是真正的图片地址。

图床分析

根据之前的分析，其实该网站使用新浪的图床ws1.sinaimg.cn,多查看几个图片地址发现不一定是ws1子域名

可能是任何ws开头，后面跟数字。为什么会这样？

根据HTTP/1.1协议规定，浏览器客户端在同一时间，针对同一域名下的请求有一定数量限制。超过限制数目的请求会被阻塞

Clients that use persistent connections SHOULD limit the number of simultaneous connections that they maintain to a given server. A single-user client SHOULD NOT maintain more than 2 connections with any server or proxy. A proxy SHOULD use up to 2*N connections to another server or proxy, where N is the number of simultaneously active users. These guidelines are intended to improve HTTP response times and avoid congestion.

来源: RFC-2616-8.1.4 Practical Considerations

而不同的浏览器有不同的限制

enter image description here

所以新浪图床为了优化浏览器访问图片的速度，图片地址使用了不同的子域名来绕过这种限制

测试发现，固定子域名ws1中的数字，图片也依旧可以访问，https也使用http访问

流程梳理

通过改变page参数爬取所有列表页面/photo/list/?page=1
通过正则获取img标签的图片地址和图片描述
进一步下载图片，并保存为文件

优化说明

为更快爬取页面和图片使用线程池并发请求
连接池要保证域名不能改变，所以图片链接中ws*均替换为ws1
为了得到更快的下载图片https退回到http

代码

需要先安装requests库pip install requests

# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import os
import requests
import multiprocessing
from multiprocessing.pool import ThreadPool# 设置图片保存文件夹
BASE_DIR = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'pic')
# 创建三个队列，分别用于图片任务、页面任务、日志记录
picqueue = multiprocessing.Queue()
pagequeue = multiprocessing.Queue()
logqueue = multiprocessing.Queue()
# 创建两个线程池，分别用于图片任务，页面任务
picpool = ThreadPool(30)
pagepool = ThreadPool(3)error = []def getimglist(body):imglist = re.findall(r'data-original="https://ws\d([^"]+)"\s+alt="([^"]+)"', body)for url, name in imglist:if name:#根据图片描述拼接最终的图片文件名name = name[:180] + url[-4:]#https->http ws*->ws1url = "http://ws1" + urllogqueue.put(url)picqueue.put((name, url))def savefile():#当前线程位置唯一的一个连接http = requests.Session()while True:name, url = picqueue.get()#判断是否已经下载if not os.path.isfile(os.path.join(BASE_DIR, name)):req = http.get(url)try:open(os.path.join(BASE_DIR, name), 'wb').write(req.content)except:error.append([name, url])def getpage():#当前线程位置唯一的一个连接http = requests.Session()while True:pageid = pagequeue.get()req = http.get("https://www.doutula.com/photo/list/?page={}".format(pageid))getimglist(req.text)def main():if not os.path.isdir(BASE_DIR):os.mkdir(BASE_DIR)# 将页码放入队列中for x in range(1, 1579):pagequeue.put(x)# 启动页面任务池for x in range(3):pagepool.apply_async(getpage)# 启动图片任务池for x in range(30):picpool.apply_async(savefile)# 打印普片任务剩余个数，页面剩余个数，以及抓取到的url连接while True:print(picqueue.qsize(), pagequeue.qsize(), logqueue.get())if __name__ == '__main__':main()