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多线程爬取 unsplash 图库

Python 网络爬虫 猴哥 2年前 (2018-06-20) 18次浏览 0个评论
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我公众号文章的封面配图都在 Unsplash 上找的。因为 Unsplash 是一个完全免费的、无版权的高清图片资源网站。

所谓的「无版权」是指这个网站上的图片由创作者自愿分享出来,完全免费提供给任何人作为任何用途使用。Unsplash 的原话是「do whatever you want」,进一步说明是「你可以免费对图片进行复制、修改、分发,包括用作商业目的,无需经过允许即可使用」。

自己发现之前在寻找图片上还是挺花费时间的。先在 Unsplash 上浏览图片,当发现觉得还不错的图片就会下载下来。另外,下载图片还需要自己点击下载按钮。这确实挺花费时间。现在自己学会了网络爬虫,是时候改善下情况。

1.分析

Unsplash 网站采用瀑布流样式来呈现图片。首页以开始只会呈现一部分图片,当我们滑动滚动条到底部时,网页才会继续加载部分图片。这网站经常使用 Ajax 技术来加载图片。针对动态渲染网页,我会选择 Selenium 来爬取。但是,我这次为了追求高效率下载图片,势必要使用多线程。因此,只能放弃使用 Selenium,转而通过抓包方式来分析网站。

我使用浏览器的开发者工具来查看网络请求。

多线程爬取 unsplash 图库

查看首页的数据包,只能得到知首页是经过重定向的信息。

接着, 自己满怀期待查看 main.js 文件。因为名字的原因,所以自己怀疑这个 js 文件的作用是发起请求网络。自己只要在代码中搜索下 http 字样,说不定还有意外的收获。

多线程爬取 unsplash 图库

结果希望又落空。只能接着分析。

经过一番漫长的分析之后,最后发现两个很有价值的信息。

多线程爬取 unsplash 图库

多线程爬取 unsplash 图库

这个 url 地址十有八九是图片的请求地址。

自己使用浏览器访问这个地址,证实自己的猜想是正确的。

多线程爬取 unsplash 图库

根据英语单词,可以推断出各个参数的意思。page 表示页数, 从前面的信息得知目前一共有 71131 个页面;per_page 表示每页拉去的图片数, order_by 表示按时间从现在到以前的顺序来拉取图片。

我自己使用 Requests 库编写一段简单的请求代码。目的是验证网站是否有反爬虫机制,结果发现没有。

多线程爬取 unsplash 图库

2.爬取思路

因为多线程需要考虑线程安全的问题,所以我决定使用 Queue 队列模块来存储所有的的 url 地址。Queue 模块中提供了同步的、线程安全的队列类,其中就有 FIFO(先入先出)队列 Queue。Queue 内部实现了锁原语,帮我们实现加锁和释放锁的操作。因此,我们能够在多线程中直接使用。

最终的思路是:

1) 计算出所有图片的 url 地址,然后使用 Queue 存储起来

2) 创建并启动多个线程,然后每个线程要完成以下工作:使用 requests 库请求 url 地址、使用 JSON 库解析的 JSON 形式的响应体,获取图片的下载地址、使用 urllib 库下载图片到本地。

3.代码实现

先定义一些常量, 方便后续操作。

# 使用队列保存存放图片 url 地址, 确保线程同步
url_queue = Queue()
# 线程总数
THREAD_SUM = 5
# 存储图片的位置
IMAGE_SRC = 'D://Unsplash/'

计算出所有的 url 地址, 然后存放到 url_queue 队列中。

def get_all_url():
    """ 循环计算出所有的 url 地址, 存放到队列中 """
    base_url = 'https://unsplash.com/napi/photos?page={}&per_page=1&order_by=latest'
    page = 1
    max_page = 71131
    while page <= max_page:
        url = base_url.format(page)
        url_queue.put(url)
        page += 1
    print('计划下载', url_queue.qsize(), '张图片')

创建多个线程,然后逐个启动。

if __name__ == '__main__':
    get_all_url()
    for i in range(THREAD_SUM):
        unsplash = Unsplash(i+1)
        unsplash.start()

原生的 Thread 类无法满足场景的需求。我新建一个名为 Unsplash 的类,该类继承threading.Thread 来自定义线程类,接着重写 run 方法。

class Unsplash(threading.Thread):

    NOT_EXIST = 0

    def __init__(self, thread_id):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.thread_id = thread_id

    def run(self):
        while not self.NOT_EXIST:
            # 队列为空, 结束线程
            if url_queue.empty():
                NOT_EXIST = 1
                break

            url = url_queue.get()
            self.get_data(url)
            time.sleep(random.randint(3, 5))

    def get_data(self, url):
        """ 根据 url 获取 JSON 格式的图片数据"""
        headers = {
            'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 UBrowser/6.2.3964.2 Safari/537.36',
            'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
            'referer': 'https://unsplash.com/',
            'path': url.split('com')[1],
            'authority': 'unsplash.com',
            'viewport-width': '1920',
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        print('请求第[ ' + url + ' ], 状态码为 ', response.status_code)
        self.get_image_url(response.text)

    def get_image_url(self, response):
        """
        使用 json.loads(response) 将其转化为字典类型, 以便采用 key-value 形式获取值
        raw:包含Exif信息的全尺寸原图,此类图片的容量很大
        full:全尺寸分辨率的图片,去除了Exif信息并且对内容进行了压缩,图片容量适中
        normal:普通尺寸的图片,去除了Exif信息,并且对分辨率和内容进行了压缩,图片容量较小;
        """
        image_url = json.loads(response)[0]['urls']['full']
        self.save_img(image_url)

    def save_img(self, image_url):
        print('线程', self.thread_id, ' | 正在下载', image_url)
        try:
            if not os.path.exists(IMAGE_SRC):
                os.mkdir(IMAGE_SRC)
            filename = IMAGE_SRC + image_url.split('com')[1].split('?')[0] + '.jpg'
            # 下载图片,并保存到文件夹中
            urllib.request.urlretrieve(image_url, filename=filename)
        except IOError as e:
            print('保存图片出现异常失败', e)

4.爬取结果

按照计划,执行完一次程序代码。硬盘的 D 盘目录中会有一个 Unsplash 的文件夹,里面会有 71131 张图片。我是将爬虫程序运行在云主机上,所以就只显示本地爬取的 100 多张图片。

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5.源码

如果你想获取项目的源码, 点击按钮进行下载。
下载地址:点击下载


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