使用python多进程去爬取网站高清美图（ITEMS OZ）

1. 爬虫简单介绍

当我们打开一个网页，在上面发现一些了有用的信息之后，于是通过人工的方式从网页上一顿操作将信息记录起来，而通过爬虫，则可以利用一些设定好的规则以及方法来自动的从该网页上获取信息，总而言之就是解放双手，释放天性。
2. 爬取图片

是的，今天就是要爬取这个网站上的图片，这个网站上的图片基本上都是一些高清大图，有很多的 beautiful girls，所以我要爬下来，当做我的电脑背景。

2.1 简单介绍

如图所示，首先拿到一个网页，我们需要对这个网页做解析，找到图片对应的标签，找到页数对应的标签，找到之后把里面的url地址提取出来，然后下载就可以了,具体的处理流程如下图所示：

这里借助了 python 的几个模块：

bs4 用来解析html，分析html来拿到对应的URL
requests 用来获取html对象
multiprocessing 使用多进程来提高下载图片的效率

下面只对bs4做一个简单的介绍

3. bs4模块使用介绍

官方介绍

❝
Beautiful Soup 是一个可以从html或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种: Tag , NavigableString , BeautifulSoup , Comment

❝
这里会用到前三个对象：Tag, NavigableString, BeautifulSoup

总而言之就是可以帮助我们更简单的去解析html。

下面以一段示例来进行说明：

<html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well. ...3.1 创建一个BeautifulSoup对象

from bs4 import BeautifulSoup # 传入上面的那一段html soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.prettify())

执行结果

html_doc = """ <html> <head> <title> The Dormouse's story </title> </head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1"> Elsie </a> , <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2"> Lacie </a> and <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3"> Tillie </a> ; and they lived at the bottom of a well. ... </body> </html> """3.1.1 获取标题

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') soup.title

执行结果

The Dormouse's story3.1.2 获取指定标签

soup.p

执行结果

The Dormouse's story3.1.3 查找指定的所有标签soup.find_all('a')
❝ 这里需要注意的是，find_all 方法查找的是所有的某个标签，例如这里写的是查找所有的a标签，返回的是一个列表。3.1.4 获取某个标签里的某个属性

soup.p['class']

执行结果

['title']3.2 使用Tag对象

Tag对象跟原生的 xml 或者 html 中的 tag(标签)相同，可以直接通过对应的名称来获取，什么意思呢？如下所示：
来打印下 tag 的所有属性就知道了

❝
源内容为：<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') t = soup.a print(t.attrs)

输出结果为：

{'href': 'http://example.com/elsie', 'class': ['sister'], 'id': 'link1'}

可以看到t这个标签有href,class,id这些属性，那我们分别来打印下这些属性的结果

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') t = soup.a print(t['href']) print(t['class']) print(t['id'])

输出结果为

http://example.com/elsie ['sister'] link1

class 输出的结果为一个数组，之所以是数组，是因为 class 为多值属性

另外Tag对象还有俩比较重要的属性：name和string，我们先通过结果来看下这俩属性的作用

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') t = soup.a print(t.name) print(t.string)

结果为

a Elsie

可见，name即为标签的名称，string即为标签中包含的字符串。

3.3 查找文档树

查找文档树比较重要，因为本文在爬取图片的时候，就是通过搜索指定标签来获取我想要的内容的。
在查找文档树时，比较常用的一个方法就是`find_all`了，可以通过传入指定的字符串，也可以通过自定义正则表达式，也可以传一个列表，下面我们分别介绍下。

3.3.1 查找所有指定的标签

❝
源内容：
><a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>
> <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a>
> <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.find_all('a'))

这里就是查找所有的a标签，返回的是一个数组(列表)

[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

既然返回的是一个列表，那么我们就可以对这个返回结果进行遍历

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') for r in soup.find_all('a'): print(r.string)

这里就是获取<a></a>标签中包含的字符串，结果如下：

Elsie Lacie Tillie3.3.2 自定义正则表达式进行搜索

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') for r in soup.find_all(id=re.compile(r'link(\d )')): print(r)

这个就是通过正则表达式来指定我们要匹配的内容，id=link 数字，满足条件的就是那三个a标签

<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a> <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>3.3.3 传入一个列表，同时搜索多个标签

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.find_all(['a','p']))

结果为

[The Dormouse's story, Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well., <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>, ...]

这样的话输出的结果就会很多，那么我们能不能添加一些过滤器呢？

3.3.4 使用过滤器

我们需要对我们上面的示例html做下修改，内容如下：

html_doc = """ <html><head><title>The Dormouse's story</title></head> <body> The Dormouse's story Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>, <a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well. <a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link4">Tillie</a> ... """

新增了一个a标签，id=link4，方便我们后面调试，下面定义一个过滤器，参考官方文档

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') def has_class_but_no_id(tag): return tag.has_attr('class') and not tag.has_attr('id') print(soup.find_all(has_class_but_no_id))

执行结果

[The Dormouse's story, Once upon a time there were three little sisters; and their names were <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a> and <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>; and they lived at the bottom of a well., ...]

最终结果没有我们刚加的那个id=link4的a标签，so, 过滤器生效了。

3.3.5 使用keywork参数

如果直接指定一个名称的参数，在搜索时，很可能不是很准确，这个时候如果知道某个tag的属性，就可以通过这个来搜索了

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') print(soup.find_all(id='link4'))

执行结果如下

[<a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link4">Tillie</a>]

结果就是我们刚加的a标签

❝
如果我们想搜索包含id这个属性的所有 tag，则可以使用 find_all(id=True)

3.3.6 构造字典参数

但是有时候有的属性无法搜索，例如: data-*属性，这个时候就可以通过attrs参数来定义一个字典参数来搜索包含特殊属性的 tag，如下：

soup.find_all(atrs={"data-foo": "要搜索的值"})3.3.7 按CSS搜索

按照CSS类名搜索tag的功能非常实用,但标识CSS类名的关键字 class 在Python中是保留字,使用 class 做参数会导致语法错误.从Beautiful Soup的4.1.1版本开始,可以通过 class_ 参数搜索有指定CSS类名的tag:

soup.find_all("a", class_="story")

class_参数同样接受不同类型的过滤器 ,字符串,正则表达式,方法或True:

# 指定正则 soup.find_all(class_=re.compile("itl")) # 通过自定义过滤器 def has_six_characters(css_class): return css_class is not None and len(css_class) == 6 soup.find_all(class_=has_six_characters)

最后一个执行结果为

[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>,<a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>]

到这里基本上就对bs4这个模块有了一个基本的认识，知道这些我们就可以来爬取我们想要的图片了。

4. 一步一步的爬取网络图片

首先我们先访问https://wallhaven.cc/这个网站，搜索一下我们想搜的一些图片，例如输入关键词sexy girl，浏览器地址栏上就变成了https://wallhaven.cc/search?q=sexy girl&page=2这个地址，然后在搜索下其他的，发现这个网站的搜索结果的链接是有规律的，如下所示:

https://wallhaven.cc/search?q=关键词&参数

知道这个信息后，那我们就直接使用requests来获取这个网页信息了。

4.1 解析网站的URL

f12看了下请求时的一些header，就随便拿了几个，然后直接使用requests

import requests def request_client(url): user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36' headers = { 'user-agent': user_agent, 'accept-ranges': 'bytes', 'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9' } req = requests.get(url, headers=headers) return req print(request_client("https://wallhaven.cc/search?q=sexy girl").text)

结果就返回了一个 html 内容，下面这段是关于获取图片地址的地方

可以看到图片地址是在data-src这个属性下的，另外我们还知道这个<img>标签下的class=lazyload, 待会我们可以通过这两点信息来使用正则来获取到图片 URL

def get_img_url_list(soup): # 主要是为了取出url，并将url解析成可以进行下载的链接 def get_url(tag): re_img = re.compile(r'data-src="(. ?\.jpg)"') url = re_img.findall(str(tag))[0] _, img_name = os.path.split(url) replace_content = { 'th.wallhaven.cc': 'w.wallhaven.cc', '/small/': '/full/', img_name: 'wallhaven-' img_name } for k, v in replace_content.items(): url = url.replace(k, v) return url img_url_list = [] for tag in soup.find_all("img", class_="lazyload"): img_url_list.append(get_url(tag)) return img_url_list

这一步我们返回了一个元素为图片 URL 的列表，并且代码里对获取的 URL 做了处理，因为我们拿到的 URL 并不是真正的图片地址，通过打开一个图片，在浏览器f12上分析图片地址变成了

# 真正的下载地址 https://w.wallhaven.cc/full/4o/wallhaven-4ozvv9.jpg # html中的地址 https://th.wallhaven.cc/small/4o/4ozvv9.jpg

所以在代码里做了如下替换, small ---> full, 4ozvv9.jpg ---> wallhaven-4ozvv9.jpg

4.2 获取页数

这一步需要继续分析刚获取的 html，截取关键一段

分析<ul></ul>标签里的内容，可以看出，页数是在data-pagination这个属性下的，所以我们只需要拿到这个属性对应的 value 就可以了

def get_max_page(soup): result = soup.find('ul', class_='pagination')['data-pagination'] to_json = json.loads(result) return to_json['total'] if 'total' in to_json else 1

在返回的时候简单判断下，保证返回的值能让后面的代码继续运行，因为页数不影响我们的结果。

4.3 图片下载

def getImg(img_url_list: list, save_path): if not os.path.isdir(save_path): os.makedirs(save_path) # 对保存的路径简单处理下 end_swith = '\\' if platform.system().lower() == 'windows' else '/' if not save_path.endswith(end_swith): save_path = save_path end_swith # 开始下载并保存到指定目录下 for img in img_url_list: _, save_name = os.path.split(img) whole_save_path = save_path save_name img_content = request_client(img).content with open(whole_save_path, 'wb') as fw: fw.write(img_content) print("ImageUrl: %s download successfully." % img) return

下载比较简单，只要拿到图片地址就可以正常下载了。

4.4 并行下载

为了提高下载的速度，这里使用了多进程multiprocessing，另外为了保证使用多进程时，不把机器 CPU 跑满，这里不会使用全部的核数

def run(base_url, save_path, page=1): url = base_url '&page=%d' % page pageHtml = request_client(url).text img_url_list = get_img_url_list(BeautifulSoup(pageHtml, 'lxml')) getImg(img_url_list, save_path) if __name__ == '__main__': start_time = time.time() baseUrl = "https://wallhaven.cc/search?q=sexy girls&atleast=2560x1080&sorting=favorites&order=desc" save_path = '/data/home/dogfei/Pictures/Wallpapers' baseHtml = request_client(baseUrl).text pages = get_max_page(BeautifulSoup(baseHtml, 'lxml')) # 将CPU核数减一，避免CPU跑满 cpu = cpu_count() - 1 print("Cpu cores: %d" % cpu) pages = cpu if pages > cpu else pages # 创建一个进程池 pool = Pool(processes=cpu) for p in range(1, pages 1): pool.apply_async(run, args=(baseUrl, save_path, p,)) pool.close() pool.join() end_time = time.time() print("Total time: %.2f seconds" % (end_time - start_time))

这里在下载的时候，不会把所有页的图片都下载了，会做一个简单的判断，当总页数不超过 CPU 的核数的时候，会全部下载，否则，只会下载 CPU 核数对应的页数。

5. 总结

源码：

import re import os import json import time import requests import platform from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import NavigableString from multiprocessing import Pool, cpu_count def request_client(url): user_agent = 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.106 Safari/537.36' headers = { 'user-agent': user_agent, 'accept-ranges': 'bytes', 'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9' } req = requests.get(url, headers=headers) return req def get_max_page(soup): result = soup.find('ul', class_='pagination')['data-pagination'] to_json = json.loads(result) return to_json['total'] if 'total' in to_json else 1 def get_img_url_list(soup): # 主要是为了取出url，并将url解析成可以进行下载的链接 def get_url(tag): re_img = re.compile(r'data-src="(. ?\.jpg)"') url = re_img.findall(str(tag))[0] _, img_name = os.path.split(url) replace_content = { 'th.wallhaven.cc': 'w.wallhaven.cc', '/small/': '/full/', img_name: 'wallhaven-' img_name } for k, v in replace_content.items(): url = url.replace(k, v) return url img_url_list = [] for tag in soup.find_all("img", class_="lazyload"): img_url_list.append(get_url(tag)) return img_url_list def getImg(img_url_list: list, save_path): if not os.path.isdir(save_path): os.makedirs(save_path) end_swith = '\\' if platform.system().lower() == 'windows' else '/' if not save_path.endswith(end_swith): save_path = save_path end_swith for img in img_url_list: _, save_name = os.path.split(img) whole_save_path = save_path save_name img_content = request_client(img).content with open(whole_save_path, 'wb') as fw: fw.write(img_content) print("ImageUrl: %s download successfully." % img) return def run(base_url, save_path, page=1): url = base_url '&page=%d' % page pageHtml = request_client(url).text img_url_list = get_img_url_list(BeautifulSoup(pageHtml, 'lxml')) getImg(img_url_list, save_path) if __name__ == '__main__': # 指定要下载的链接 baseUrl = "https://wallhaven.cc/search?q=sexy girls&atleast=2560x1080&sorting=favorites&order=desc" # 指定要保存的目录位置 save_path = '/data/home/dogfei/Pictures/Wallpapers' ######## 以下不需要修改 start_time = time.time() baseHtml = request_client(baseUrl).text pages = get_max_page(BeautifulSoup(baseHtml, 'lxml')) cpu = cpu_count() - 1 print("Cpu cores: %d" % cpu) pages = cpu if pages > cpu else pages pool = Pool(processes=cpu) for p in range(1, pages 1): pool.apply_async(run, args=(baseUrl, save_path, p,)) pool.close() pool.join() end_time = time.time() print("Total time: %.2f seconds" % (end_time - start_time))

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