Python大作网图片采集下载,多线程图片爬虫

Python大作网图片采集下载,多线程图片爬虫原文出处: https://cloud.tencent.com/developer/article/1666445 大作——找灵感,用大作,一个比较知名的素材类网站,里面涵盖多行业图片素材,类似于花瓣网,发现这种类型的素材网站还是比较多的,Python大作网图片采集下载,多线程图片爬虫,多线程的方式

原文出处:

https://cloud.tencent.com/developer/article/1666445

 

大作——找灵感,用大作,一个比较知名的素材类网站,里面涵盖多行业图片素材,类似于花瓣网,发现这种类型的素材网站还是比较多的,Python大作网图片采集下载,多线程图片爬虫,多线程的方式是以前最早玩的线程池的方式实现的,但是发现好像容易出错。

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同样的抓包分析图片数据

发现数据还是比较多,我们耐心查找入口

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对应的json数据,一目了然

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大作网图片地址还做了反爬处理,其实一般都是加一个refer地址就能搞定!

关于图片数据,我们也可以通过浏览器抓包,清晰的看到

‘referer’: ‘https://www.bigbigwork.com/tupian/image/20148309331.html’,

一般添加上这个字段就能顺利爬取下载图片

运行效果:

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 附源码:

#大作网采集
# -*- coding: UTF-8 -*-
import requests,time,json
from fake_useragent import UserAgent
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool

def ua():
    ua=UserAgent()
    headers={"User-Agent":ua.random}
    return headers

def get_list():
    img_urls=[]
    url="https://www.bigbigwork.com/q?w=texture%20patterns&c=%E7%BA%B9%E7%90%86&h=%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E8%AE%BE%E8%AE%A1"
    response=requests.get(url,headers=ua(),timeout=6).content.decode('utf-8')
    time.sleep(1)
    response_dict=json.loads(response)
    print(len(response_dict['data']))
    datas=response_dict['data']
    for data in datas:
        img_urls.append(data['bUrl'])

    return img_urls

#单线程
def tps(img_urls):
    ua = UserAgent()
    headers = {
        'referer': 'https://www.bigbigwork.com/tupian/image/20148309331.html',
        'User-Agent': ua.random,
    }
    i=1
    for img_url in img_urls:
        r = requests.get(img_url,headers=headers,timeout=6)
        time.sleep(1)
        with open(f'{i}.jpg','wb')as f:
            f.write(r.content)
        print("下载图片成功")
        i=i+1


#多线程调用版本
def tp(img_url):
    ua = UserAgent()
    headers = {
        'referer': 'https://www.bigbigwork.com/tupian/image/20148309331.html',
        'User-Agent': ua.random,
    }
    img_name=img_url.split('/')[-1]
    r = requests.get(img_url,headers=headers,timeout=6)
    time.sleep(1)
    with open(img_name,'wb')as f:
        f.write(r.content)
    print(f"{img_name}下载图片成功")



def run():
    img_urls=get_list()
    try:
        # 开4个 worker,没有参数时默认是 cpu 的核心数
        pool = ThreadPool()
        results = pool.map(tp, img_urls)
        pool.close()
        pool.join()
        print("采集所有图片完成!")
    except:
        print("Error: unable to start thread")


if __name__=='__main__':
    run()

 

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