python多线程爬取壁纸 妈妈再也不担心我没壁纸了！

基于上次的简单爬虫之后，这次的爬虫添加了多线程的新元素，使爬取的速度在原来的基础上快了N倍，话不多说，来看代码
首先我们选择的网站还是上次的H128壁纸，不知道具体流程的可以看下上次写的入门代码
传送门！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！
打开网站，这里我选择的是动漫专区的壁纸，我们的目的是把所有动漫壁纸爬下来，我们发现一共有98页图片

所以我们要做的是观察每页图片链接的关系，我们打开第二页图片观察
发现两页图片的链接分别是
https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/1.html
https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/2.html
我们发现两个网页只有t/后面的数据不同由此我们观察后面几页，最终我们发现/t/后面的数字就是代表页数，所以在最开始我们建立一个函数来存放我们需要的网页链接
如下：

page_links_list = ['https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/1.html']
def GetUrls(page_links_list):
    pages = int(input("请输入你想爬取的页数:"))
    if pages > 1:
        for page in range(2, pages + 1):
            url = 'https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/' + str(page) + '.html'
            page_links_list.append(url)
    else:
        page_links_list = page_links_list

然后就是我们多线程的应用了，我们要用的是python的threading模块首先需要导入threading

import threading

首先建立一个glock 用来控制

gLock = threading.Lock()

**threading 提供了 Lock 类，该类能够在某个线程访问某个变量的时候对变量加锁，此时其它线程就不能访问该变量，直到该 Lock 被释放其它线程才能够访问该变量
**
我们爬虫需要生产者进程和消费者进程，生产者的线程专门用来生产一些数据，然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。但是因为要使用中间变量，中间变量经常是一些全局变量，因此需要使用锁来保证数据完整性。在这个代码中生产者进程负责来获取我们图片的url，而消费者进程的目的是下载图片。
生产者代码如下：

class Generant(threading.Thread):
    def run(self):
        while len(page_links_list) > 0:
            gLock.acquire()  #上锁
            page_url = page_links_list.pop()
            gLock.release() #释放锁
            r = requests.get(page_url,headers = headers)
            r.raise_for_status()
            r.encoding = r.apparent_encoding
            a = re.findall('

消费者代码如下

class Consumer(threading.Thread,):
    def run(self):
        while True:
            gLock.acquire()
            if len(img_links_list) == 0:
                gLock.release()
                continue
            else:
                img_url = img_links_list.pop()
                gLock.release()
                filename = img_url.split('?')[0].split('/')[-1]
                r = requests.get(img_url)
                print('正在下载：', filename)
                path = './picture/' + filename
                with open(path,'wb') as f:
                    f.write(r.content)
                    f.close()
                if len(img_links_list) == 0:
                    end = time.time()
                    print("消耗的时间为：", (end - start))
                    exit()

最后的代码就是启动线程

    for x in range(5):
        Generant().start()
    for x in range(5):
        Consumer().start()

观看运行结果：

这里是下载了50页图片的时间，比起单线程还是很快的。

最后附上完整代码
下面展示一些 内联代码片。

import threading
import requests
import re
import  time
import  os
page_links_list = ['https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/1.html']
img_links_list = []
headers = {
        "user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.149 Safari/537.36"
}
def GetUrls(page_links_list):
    pages = int(input("请输入你想爬取的页数:"))
    if pages > 1:
        for page in range(2, pages + 1):
            url = 'https://www.h128.com/pc/anime/0/2/1920x1080/t/' + str(page) + '.html'
            page_links_list.append(url)
    else:
        page_links_list = page_links_list
gLock = threading.Lock()
class Generant(threading.Thread):
    def run(self):
        while len(page_links_list) > 0:
            gLock.acquire()  #上锁
            page_url = page_links_list.pop()
            gLock.release() #释放锁
            r = requests.get(page_url,headers = headers)
            r.raise_for_status()
            r.encoding = r.apparent_encoding
            a = re.findall('

最后如果想要全站的图片只要把链接改一下就OK