多线程爬取数据,主要是用Python的线程池ThreadPoolExecutor
。
主要代码如下:
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
import requests
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
class Wzry_Cosplay_Spider(object):
def __init__(self):
"""定义存储目录"""
self.base_dir = './wzry_cosplay_pics/'
"""定义请求Header头"""
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.75 Safari/537.36'}
def get_pics(self):
n = 1
while True:
"""获取图片资源api地址"""
url = f'http://gamehelper.gm825.com/wzry/gallery/list?pn={n}'
try:
r = requests.get(url, headers=self.headers)
json_data = json.loads(r.text)
pics_list = json_data.get('list')
if len(pics_list) != 0:
for pic in pics_list:
pic_title = pic.get('title')
pic_imgs = pic.get('thumb_img')
"""将标题和图片地址列表返回"""
yield pic_title, pic_imgs
else:
break
n += 1
except:
pass
def download_pics(self, dirname, imgs):
path = self.base_dir + dirname
try:
"""递归创建文件夹"""
os.makedirs(path)
except:
pass
"""循环下载图片"""
for img in imgs:
filename = img.split('/')[-1]
r = requests.get(img, headers=self.headers)
with open(path + '/' + filename, 'wb') as f:
f.write(r.content)
print(f'----------------------------下载{filename}成功----------------------------')
print(f"----------------------------{dirname}]下载完成----------------------------")
def main():
"""使用线程池,创建四个线程"""
pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
"""获取类对象"""
wzry_cosplay_spider = Wzry_Cosplay_Spider()
"""调用对象方法获取标题和图片地址列表"""
for pic_title, pic_imgs in wzry_cosplay_spider.get_pics():
"""使用线程下载"""
pool.submit(wzry_cosplay_spider.download_pics, pic_title, pic_imgs)
"""关闭线程池"""
pool.shutdown()
if __name__ == '__main__':
main()
爬取到的资源如下(小姐姐还是蛮养眼的):
source.jpg
ThreadPoolExecutor
构造实例的时候,传入max_workers
参数来设置线程池中最多能同时运行的线程数目。使用submit
函数来提交线程需要执行的任务(函数名[wzry_cosplay_spider
对象的get_pics
函数]和参数[图片标题和下载地址列表])到线程池中,并返回该任务的句柄(类似于文件、画图),注意submit()
不是阻塞的,而是立即返回。通过submit
函数返回的任务句柄,还可以能够使用done()
方法判断该任务是否结束。最后通过shutdown()
函数来关闭线程池。
线程池介绍
线程池的基类是 concurrent.futures
模块中的 Executor
,Executor
提供了两个子类,即 ThreadPoolExecutor
和 ProcessPoolExecutor
,其中 ThreadPoolExecutor
用于创建线程池,而 ProcessPoolExecutor
用于创建进程池。
如果使用线程池/进程池来管理并发编程,那么只要将相应的 task 函数提交给线程池/进程池,剩下的事情就由线程池/进程池来搞定。
Exectuor
提供了如下常用方法:
submit(fn, *args, **kwargs):
将 fn
函数提交给线程池。*args
代表传给 fn
函数的参数,*kwargs
代表以关键字参数的形式为 fn
函数传入参数。
map(func, *iterables, timeout=None, chunksize=1):
该函数类似于全局函数 map(func, *iterables)
,只是该函数将会启动多个线程,以异步方式立即对 iterables
执行 map
处理。
shutdown(wait=True):
关闭线程池。
程序将 task
函数提交(submit)
给线程池后,submit
方法会返回一个Future
对象,Future
类主要用于获取线程任务函数的返回值。由于线程任务会在新线程中以异步方式执行,因此,线程执行的函数相当于一个“将来完成”的任务,所以Python
使用 Future
来代表。
使用线程池来执行线程任务的步骤如下:
1.调用 ThreadPoolExecutor 类的构造器创建一个线程池。
2.定义一个普通函数作为线程任务。
3.调用 ThreadPoolExecutor 对象的 submit() 方法来提交线程任务。
4.当不想提交任何任务时,调用 ThreadPoolExecutor 对象的 shutdown() 方法来关闭线程池。
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