爬虫初学-图片网站表情包爬虫

这段时间学习了一个简单的爬虫项目，其中用到了多线程和生产者消费者模式，在这里总结下学习心得。

csdn表情包爬虫公开课链接

基础知识：

线程与进程：

进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元。
一个应用程序至少包括1个进程，而1个进程包括1个或多个线程，线程的尺度更小。
每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而一个线程的多个线程在执行过程中共享内存

并发与并行：

并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。

并发(concurrency)：指在同一时刻只能有一条指令执行，但多个进程指令被快速的轮换执行，使得在宏观上具有多个进程同时执行的效果，但在微观上并不是同时执行的，只是把时间分成若干段，使多个进程快速交替的执行。

死锁条件：

产生死锁的四个必要条件：

1 互斥条件：
进程要求对所分配的资源（如打印机）进行排他性控制，即在一段时间内某资源仅为一个进程所占有。此时若有其他进程请求该资源，则请求进程只能等待。

2 不可剥夺条件:
进程所获得的资源在未使用完毕之前，不能被其他进程强行夺走，即只能由获得该资源的进程自己来释放（只能是主动释放)。

3 请求与保持条件：
进程已经保持了至少一个资源，但又提出了新的资源请求，而该资源已被其他进程占有，此时请求进程被阻塞，但对自己已获得的资源保持不放。

4 循环等待条件:
存在一种进程资源的循环等待链，链中每一个进程已获得的资源同时被链中下一个进程所请求。

资源分配图含圈而系统又不一定有死锁的原因是同类资源数大于1。但若系统中每类资 源都只有一个资源，则资源分配图含圈就变成了系统出现死锁的充分必要条件。

只要上述条件之一不满足，就不会发生死锁。

生产者消费者模式：

死锁：
死锁是指两个或两个以上的进程（线程）在运行过程中因争夺资源而造成的一种僵局（Deadly-Embrace) ) ，若无外力作用，这些进程（线程）都将无法向前推进。

项目：

环境：python3

生产者消费者设计模式：

生产者：专门用来获取表情包url链接
消费者：从链接中下载图片
全局变量：表情报链接列表

爬虫的流程分析：

1. 请求数据：requests库（这个库可以非常方便的去请求网络数据）
   • 安装方法：pip install requests
2. 将请求下来的数据解析出来，获取我们想要的数据，把不想要的数据抛弃掉。
   • BeautifulSoup：pip install bs4
   • lxml：pip install lxml
3. 将解析后的数据保存下来。如果是文字类型的，可以保存到文件中或者是数据库中或者缓存中都可以。如果是文件类型，比如图片，视频，那么可以保存到硬盘中。

代码：

'''
图片html示例：


吉祥物这个弟弟


'''
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from urllib import request
import os
import threading

#全局变量
PAGE_URLS = []
IMG_URLS = []

gLock = threading.Lock()

#伪装头部，从谷歌浏览器获取
headers = {
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_14_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.100 Safari/537.36"
        }

#生产者
def producer():
    while True:
        gLock.acquire()
        if len(PAGE_URLS) == 0:
            gLock.release()
            break
        #pop出列表最后一个元素
        page_url = PAGE_URLS.pop()
        gLock.release()
        
        #2. 对请求身份进行伪装，使用lxml库解析html文件
        response = requests.get(page_url,headers=headers)
        text = response.text
        soup = BeautifulSoup(text,'lxml')
        
         #3.找到图片class->找到图片url（参考图片html示例）
        img_list = soup.find_all("img",attrs={"class":"img-responsive lazy image_dta"})
        for img in img_list:
            img_url = img['data-original']
            IMG_URLS.append(img_url)

 #消费者           
def consumer():
    while True:
        gLock.acquire()
        if len(PAGE_URLS) == 0 and len(IMG_URLS) == 0:
            gLock.release()
            break
        
        if len(IMG_URLS)>0:
            img_url = IMG_URLS.pop()
        else:
            img_url = ''
        gLock.release()
        
        #windows‘\‘ mac/Linux’/‘ 跨平台表示法os.path.join
        #[-1]表示最后一个元素
        #4.将解析后的数据保存到img文件下
        if(img_url):
            filename = img_url.split("/")[-1]
            fullpath = os.path.join("img",filename)
            request.urlretrieve(img_url,fullpath)
            print("%sDownload Success"%filename)

def main():
    # 1. 将每一页的url存到PAGE_URLS数组里
    for x in range(1,100):
        page_url = "http://www.doutula.com/photo/list/?page="+str(x)
        PAGE_URLS.append(page_url)
    
    for x in range(5):
        th = threading.Thread(target = producer)
        th.start()
        
    for x in range(5):
        th = threading.Thread(target = consumer)
        th.start()
            
if __name__ == '__main__':
    main()