爬虫分享(二)：多线程爬取妹子图

爬虫分享(二)：多线程爬取妹子图 上篇文章分享了如何用单线程爬取妹子图，但单线程速度较慢，本篇将分享如何用多线程爬取妹子图 上一个思维导图(麻烦自动忽略右上方字样，买不起) 解析图片地址和下载图片的方法在上一篇中已经讲过了，这里就不再赘述了 完整代码如下 # -*- ecoding: utf-8 -*- # @ModuleName: d2 # @Function: # @Author: shenfugui # @Email: shenge_ziyi@163.com # @Time: 3/13/2020 11:29 AM import requests import time import 在本文中，我们将探讨如何利用Python的多线程技术来提升网络爬虫的效率，以快速下载妹子图。上一篇文章中介绍了单线程爬虫的基本方法，但这种方法速度较慢，不适合处理大量数据。本文通过多线程爬取，显著提高了爬取速度。 我们需要导入必要的库，包括`requests`用于发送HTTP请求，`time`记录时间，`os`进行文件操作，`threading`实现多线程，以及`lxml`和`queue`解析HTML并管理任务队列。 核心代码段中，`get_urls`函数负责解析网页获取图片URL。它首先向指定URL发送GET请求，解析返回的HTML文档，通过XPath选择器提取所有图片的源地址。这些URL随后被添加到队列`q`中，为后续的多线程下载做准备。为了启动10个线程，循环创建`Thread`对象，每个线程的目标函数是`download`，并传入URL和队列作为参数。同时，将线程对象存储在列表`threads`中以便管理。 `download`函数是每个线程执行的任务，它从队列中取出图片URL，如果遇到`None`值（表示队列已空），则退出循环。在下载图片时，设置了特定的`User-Agent`和`Referer`头，以模拟浏览器行为，避免被网站识别为机器人。下载后的图片保存在本地的`imgs`目录下，如果目录不存在，先创建。下载完成后，调用`q.task_done()`通知队列任务已完成。 `main`函数用于运行整个程序，记录开始和结束时间，计算运行时间，从而展示多线程带来的性能提升。例如，在测试中，80张图片的下载时间从单线程的40秒减少到了多线程的24秒，效率提升了近60%。 总结来说，这个多线程爬虫示例展示了如何利用Python的`threading`库来并行处理任务，以提高爬虫的效率。通过创建多个线程，可以同时处理多个图片下载任务，大大减少了整体耗时。值得注意的是，虽然多线程可以提高效率，但也需要注意线程安全问题，以及合理设置线程数量，避免过度消耗系统资源。此外，尊重网站的robots.txt规则和合理控制请求频率，是编写爬虫时必须遵守的道德规范。