Python爬虫利用多线程爬取 LOL 高清壁纸

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：dummy模块是多线程；

• multiprocessing模块：multiprocessing是多进程；

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：

• 1.name

• 2.skin_name

• 3.mainImg

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：

• 在主函数里我们首选创建了六个线程池；

• 通过 for 循环动态构建 20 条 url,我们小试牛刀一下，20 个英雄皮肤，如果爬取全部可以对之前的 idList 遍历，再动态构建 url；

• 使用 map() 函数对线程池中的 url 进行数据解析存储操作；

• 当线程池 close 的时候并未关闭线程池，只是会把状态改为不可再插入元素的状态；

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。

来源：https://juejin.cn/post/7108539810091892766