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。
总结
本次我们使用了多线程爬取了英雄联盟官网英雄皮肤高清壁纸，因为图片涉及到 IO 操作，我们使用并发方式进行，大大提高了程序的执行效率。
到此这篇关于Python爬虫利用多线程爬取 LOL 高清壁纸的文章就介绍到这了,更多相关Python 爬取壁纸内容请搜索Devmax以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持Devmax！