本文主要是介绍爬取一个超大级规划图的历程，嗯，有点坑。Python实现，低配电脑多线程方案。，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！
三天前，在一个Python技术交流群里面，一个朋友发出了一条消息，说爬取一个网站的放大级别最大的图，爬取下来。而且是有偿，当时我就想，这个地图我应该可以试试，然后点击网址（当时把网址也一起发出来了）然后放大到最大，看了一下，感觉不会太好爬取，然后我就问跟他私聊了一下，想试一下，如果有比我速度更快的请跟我说，我先分析一下，看看多久能爬去完。跟他说了以后，就开始分析网页，然后一点一点的抓取网页内的各种资源信息，一点一点的分析看看哪一些是我需要的资源。
我的分析思路是这样的：
点进网址看到的是这样的，分析网页元素：
现在需要我做的就是将地图色块放大到最大，然后将整张图片下载下来。
然后我就看，这个网页的元素不算太多，会不会是用js控制div显示的图片呢？然后我继续分析网页，看到有一个iframe标签，，将鼠标放在上面好，正好在网页中是地图的区域，果断用链接进去，看到的网页是这样的。
这一下把好多没用的网页标签元素都去掉了，让人眼前一清晰，然后继续上面那一步，开始分析网页元素，用浏览器的Select an Element in the Page (快捷键ctrl+shift+C)然后定位到一个svg标签，这不是定义用于网络的基于矢量的图形的标签吗？果断进去看每个标签分析，然后继续用select an element 里面的但是，进去后，啥也没有啊，
而且根据里面的分析，还是一个hidden的svs 下面的g标签也是“display:block”的，很明显没显示啊，估计是用来故意防止反爬的吧，但是看到图片就在眼前不可能没有数据接口啊。所以我继续努力分析，
点开network以后发现里面又好多png的图片啊，
这应该是我所想要的图片了吧，我将图片打开，点开之后是一个下载地址，嗯，果断下载下来看一下，还真让我找到了，还真是，不过是缩小到最小的图的一部分，我然后将他放大以后再试试，放大以后，继续点开图片，下载，是我想要的图，但是，下载下来不是一整张图，而是一整张图的一小块。这就很尴尬了，放大到这么大，然后下载下来的图片只有这一小部分，这就有点尴尬了。虽然找到图了，但是对于一整张下载下来的话，得有多少张这样小的图呢？而且，从左上角开始分析，第一张图里面的并没有什么东西啊。有点小难度啊。
然后我开始跟那兄弟沟通，是不是只需要有色块的就可以，红线的就可以不需要了？经过一系列的沟通获取同意后，然后我开始测试，分析网站地址http://27.XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/tile/1/1051/1463 后边的数保留，每次下载的图片都是最后数的数值为名称的png图片，我把数字简单修改以后，一样也可以下载，但是那么大的图，肯定不可能以前多张，是不是倒数二级目录也可以修改下载呢？这样我就下载了一下1050/1463 1051/1463 1050/1462 这三个地址所对应的图片，然后根据图片分析，倒数第二个目录代表y轴最后一级的目录代表的是x轴，所以，倒数第三个目录又是什么？我放大缩小之后查看network里面png所对应的地址，发现，当第三级有1-9个，当到了9的时候也就说明图片级别最大了。所以我将地图放大到9级然后，查看色块区域，这里我又返回到了element里面查看元素，既然又图片肯定应该有img标签元素或者是其他标签元素来将图片显示吧？经过我的努力分析还真让我给找到了。
就在svg标签上一层的div标签里面。既然人家需要有色块的区域内，那我就将这一块区域内上下左右的最靠边的四张图片的xy轴所对应的目录级别找到就可以了啊。将整个有色区域开始圈在一个矩形内。
找到后，好了，分析完成了，那我们就开始写代码吧。由于考虑到分析不全，怕上下左右找到的不是最靠边的，所以我就分别往外为扩展了一下，找到的坐标分别是上（187228，134402）下（187167，134620）左（187122，134455）右（187380，134539），我的天呢。这样一算，大概需要220*260张图片，大概57200张图片，根据测试下载下来的图片宽高像素都是256，这样一算，图片不小啊。
然后开始写代码，由于前面主要的分析思路已经完成了，现在主要就是访问图片地址获取图片就可以了。
好了，开始我的代码表演，直接上Request模块，都不需要用bs4或者是selenium模块的，因为直接获取的就是图片。
导入模块：
import threading
import time
from urllib import request
from urllib import error
import os
import socket定义函数，ypx为Y轴。xpx为X轴。从上往下开始，横向下载，当没行x爬取完成后会y加一，然后继续爬取，当然了，是一行一行爬取的，所以我就需要每一行都要保存在一个文件加下面，就以y轴为名称，建立文件夹，保存在里面吧。
def mian(ypx,n): #url8 = '资源网址/tile/8/'headers = {"Referer": "资源网址/map.html","User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}path = "I:\map"xpx = 187121 #121y = ypx+3socket.setdefaulttimeout(30)while True:num = 0while True:try:if xpx < 187382:url = url8 + str(ypx) + "/" + str(xpx)print(n,"线程的下载",url)try:req = request.Request(url, headers=headers)html = request.urlopen(req)savePng(mkdirAndReturnNmae(path + "\\" + str(ypx), xpx), html.read())html.close()xpx += 1time.sleep(1)num = 1except ConnectionResetError as rese:print(n,rese)xpx -= 1time.sleep(5)print(n,"————————————————————————————————————————等待五秒。。。。")continueexcept socket.timeout as stout:print(n,stout)xpx -= 1time.sleep(5)print(n,"————————————————————————————————————————等待五秒。。。。")continueexcept TimeoutError as timeout:print(n, timeout)xpx -= 1time.sleep(5)print(n, "————————————————————————————————————————等待五秒。。。。")continueelse:xpx = 187121breakexcept error.HTTPError as e:print(n,"HttpError 跳过 ", e)time.sleep(0.5)xpx += 1print(n , "线程 ",xpx)# html.close()if num == 1:xpx = 187121break# continueypx += 1if ypx >= y:print(n,"线程 即将结束 ",ypx)print(n,".。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。请求结束。。。。。")exit(0)time.sleep(1)嗯，因为考虑到服务器端那边可能会防止爬取，所以，每次获取一次图片，都会sleep(1),因为这么高强度，持续性的获取图片，服务器可能会认为是恶意攻击，所以，会有ConnectionResetError的错误（就是服务器强制断开链接），避免出现这个错误，利用try except 避免，except执行的函数，当出现这个错误的时候，会x轴返回一个，然后，sleep(5),,continue继续执行，而且，在服务器的reponse的返回后，获取完了图片要close()一下。这样可以在一定程度上避免服务器强制断开链接。在运行的时候，多次遇到TimeoutError，所以我导入了socket模块，设置一下等待时间socket.setdefaulttimeout(30),好像是我设置位置的问题，并没有有效避免这个问题，经常被except捕获到TimeoutError。所以在时间上，有很大程度的限制。嗯，避免这些问题以后，就开始爬取了，但是我的电脑配置有点底呀，而且，自己也没有服务器，分布式爬虫运用的现在也不太好，我就考虑运用多线程爬取。不过效果还行，如果是单线程话，五万多张近六万张图片每个sleep(1)一下，排除其他因素对时间的影响，还需要16个小时呢。如果多开几个线程的话，应该能够可以有效的节约一定的时间吧。所以，导入threading模块。
自定义线程类，继承thread类：
class MyThread(threading.Thread):"""属性:target: 传入外部函数, 用户线程调用args: 函数参数"""def __init__(self, target, args,krgs):super(MyThread, self).__init__() # 调用父类的构造函数self.target = targetself.args = argsself.krgs= krgsdef run(self):self.target(self.args,self.krgs)由于不需要太多的其他处理，所以简单定义一下。
下面是定义多个线程，开始线程的函数：
def main():mh1 = MyThread(mian,134599,1) #574 开始+10mh2 = MyThread(mian,134602,2) #584mh1.start()mh2.start()k=time.time()
好了，下面的代码是创建目录保存图片data的函数，自行了解就好。
def mkdirAndReturnNmae(path, idname): # 创建保存目录并返回保存路径及名称if os.path.isdir(path):name = os.path.join(path, str(idname) + ".png")return nameelse:os.mkdir(path)name = os.path.join(path, str(idname) + ".png")return name保存data
def savePng(name, data):file = open(name, 'wb')file.write(data)# print(name)file.close()
经过多层分析，以及处理，用我的小电脑用了三个多小时爬取下来了这些图片。
可是又有一个问题，需要我处理，我的电脑配置有点低，我应该怎么给他合成呢？有点难度，但是，通过查看前辈们的博客，还是找到了处理方法。下一篇文章继续写。爬取这一块已经完成。如果有更好的处理方法的话，还请大佬们多多赐教。小弟在这里提前感谢一下。
这篇关于爬取一个超大级规划图的历程，嗯，有点坑。Python实现，低配电脑多线程方案。的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
