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        多线程爬虫批量下载pcgame图片url 保存为xml的实现代码

        时间:2023-12-16

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                  实现一个多线程爬虫批量下载pcgame图片并保存为xml的代码,需要考虑以下几个步骤:

                  1. 确定要爬取的网站和目标文件
                  2. 编写程序进行网页爬取和图片下载,并将图片url保存到xml文件中
                  3. 处理多线程相关的内容,加快程序的运行速度

                  下面是具体的实现流程:

                  1. 确定要爬取的网站和目标文件

                  我们以pcgame.com.cn网站的图片为例进行爬取。在爬取之前,需要先分析该网站的url格式,找到所需要的图片所在的网页。例如,该网站的pc游戏壁纸列表页的url格式为:

                  http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/wallpaper/

                  在该页面中,每个游戏壁纸都有一个独立的页面,其中包含了该游戏的多张壁纸图片。例如,游戏《最佳射手OL》的壁纸页面的url格式为:

                  http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/zjs/

                  在该页面中,我们可以找到该游戏的多张壁纸图片地址,例如:

                  http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090648758.jpg
                  http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090745577.jpg
                  http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090849630.jpg

                  1. 编写程序进行网页爬取和图片下载,并将图片url保存到xml文件中

                  在爬虫程序中,我们需要使用Python爬虫框架BeautifulSoup4来解析网页内容,并使用Python的requests库进行网页爬取和图片下载。同时,我们需要使用Python内置的标准库xml.etree.ElementTree来生成xml文件。

                  具体的代码示例如下:

                  import os
                  import requests
                  from bs4 import BeautifulSoup
                  import threading
                  import xml.etree.ElementTree as ET
                  
                  # 保存图片url的xml文件名
                  XML_FILE = 'pcgame.xml'
                  
                  # 要爬取的页面url
                  PAGE_URL = 'http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/wallpaper/'
                  
                  # 保存图片的路径
                  IMG_PATH = 'images/'
                  
                  # 处理每个游戏壁纸页面的函数
                  def process_game_wallpaper(url):
                      # 获取网页内容
                      res = requests.get(url)
                      soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
                  
                      # 获取游戏名和图片链接
                      game_name = soup.find('div', {'class': 'downicon'}).find('a').text
                      img_links = [tag['src'] for tag in soup.find_all('img', {'class': 'bpic'})]
                  
                      # 创建一个XML元素
                      game = ET.Element('game')
                      game.set('name', game_name)
                  
                      # 添加图片链接到XML元素中
                      for img_link in img_links:
                          img = ET.SubElement(game, 'img')
                          img.set('src', img_link)
                  
                          # 下载图片并保存到本地
                          img_res = requests.get(img_link)
                          img_name = os.path.basename(img_link)
                          img_path = IMG_PATH + img_name
                          with open(img_path, 'wb') as f:
                              f.write(img_res.content)
                  
                      # 将XML元素添加到XML文件中
                      xml_file.write(ET.tostring(game).decode('utf-8'))
                  
                  # 多线程下载函数
                  def download_in_threads(urls, func):
                      threads = []
                      for url in urls:
                          t = threading.Thread(target=func, args=(url,))
                          threads.append(t)
                          t.start()
                  
                      for t in threads:
                          t.join()
                  
                  # 爬取网页并生成XML文件
                  xml_file = open(XML_FILE, 'w', encoding='utf-8')
                  xml_file.write('<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><games>')
                  
                  # 爬取页面列表并处理每个页面
                  res = requests.get(PAGE_URL)
                  soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
                  game_links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', {'class': 'imgbox'})]
                  download_in_threads(game_links, process_game_wallpaper)
                  
                  # 完成XML文件的保存
                  xml_file.write('</games>')
                  xml_file.close()
                  
                  1. 处理多线程相关的内容,加快程序的运行速度

                  在第2步中,我们通过使用多线程的方式来加速程序的运行速度。具体的实现方式是,将要下载的每个游戏壁纸页面的url传给download_in_threads函数,并对每个url开启一个线程进行处理。

                  针对PCgame网站壁纸信息爬虫这个例子进行说明:当我们在处理壁纸页面时,可以开启多个线程同时下载每个页面上的多张图片,这样可以明显地提高图片下载的速度。同时,我们也需要注意到,线程过多的话会造成CPU和内存的过度消耗,因此,在实际的程序中,需要适当调整线程数量的设置。

                  另外,在爬取速度方面,还可以通过增加多个爬虫进程来进一步加速程序的运行。这种方式需要使用Python的multiprocessing库,并且需要对程序做较大的调整,是一个比较高级的并发处理方法。

                  最终的结果是,我们可以快速地爬取PCgame网站上的多张游戏壁纸图片,并将图片的url保存在xml文件中,供其他程序使用。同时,通过使用多线程,我们可以明显地提高程序的运行速度。

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