近日閑來無事，總有一種無形的力量縈繞在朕身邊，讓朕精神渙散，昏昏欲睡。

可是，像朕這么有職業(yè)操守的社畜怎么能在上班期間睡瞌睡呢，我不禁陷入了沉思。。。。

突然旁邊的IOS同事問：‘嘿，兄弟，我發(fā)現(xiàn)一個網(wǎng)站的圖片很有意思啊，能不能幫我保存下來提升我的開發(fā)靈感？’作為一個堅強的社畜怎么能說自己不行呢，當時朕就不假思索的答應(yīng)：‘oh， It’s simple. Wait for me a few minute.’

點開同事給的圖片網(wǎng)站，

網(wǎng)站大概長這樣：

在朕翻看了幾十頁之后，朕突然覺得有點上頭。心中一想’不對啊，朕不是來學習的嗎？可是看美女圖片這個事情怎么才可以和學習關(guān)聯(lián)起來呢‘

冥思苦想一番之后，突然腦中靈光一閃，’要不用python寫個爬蟲吧，將此網(wǎng)站的圖片一網(wǎng)打盡‘。

說干就干，身體力行，要問爬蟲哪家強，‘人生苦短，我用python’。

首先找到我的電腦里面半年前下載的python安裝包，無情的點擊了安裝，環(huán)境裝好之后，略一分析網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)。先擼一個簡易版爬蟲

#抓取愛小姐姐網(wǎng)圖片保存到本地import requestsfrom lxml import etree as etimport os#請求頭headers = { #用戶代理 ’User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36’}#待抓取網(wǎng)頁基地址base_url = ’’#保存圖片基本路徑base_dir = ’D:/python/code/aixjj/’#保存圖片def savePic(pic_url): #如果目錄不存在，則新建 if not os.path.exists(base_dir): os.makedirs(base_dir) arr = pic_url.split(’/’) file_name = base_dir+arr[-2]+arr[-1] print(file_name) #獲取圖片內(nèi)容 response = requests.get(pic_url, headers = headers) #寫入圖片 with open(file_name,’wb’) as fp: for data in response.iter_content(128): fp.write(data)#觀察此網(wǎng)站總共只有62頁，所以循環(huán)62次for k in range(1,63): #請求頁面地址 url = base_url+str(k) response = requests.get(url = url, headers = headers) #請求狀態(tài)碼 code = response.status_code if code == 200: html = et.HTML(response.text) #獲取頁面所有圖片地址 r = html.xpath(’//li/a/img/@src’) #獲取下一頁url #t = html.xpath(’//div[@class='page']/a[@class='ch']/@href’)[-1] for pic_url in r: a = ’http:’+pic_url savePic(a) print(’第%d頁圖片下載完成’ % (k))print(’The End!’)

嘗試運行爬蟲，嘿，沒想到行了：

過了一會兒，旁邊的哥們兒又來：‘嘿 bro 你這個可以是可以，就是速度太慢了啊，我的靈感會被長時間的等待磨滅，你給改進改進？’

怎么提升爬蟲的效率呢？略一思索，公司的電腦可是偉大的四核CPU啊，要不擼個多進程版本試試。然后就產(chǎn)生了下面這個多進程版本

#多進程版——抓取愛小姐姐網(wǎng)圖片保存到本地import requestsfrom lxml import etree as etimport osimport timefrom multiprocessing import Pool#請求頭headers = { #用戶代理 ’User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36’}#待抓取網(wǎng)頁基地址base_url = ’’#保存圖片基本路徑base_dir = ’D:/python/code/aixjj1/’#保存圖片def savePic(pic_url): #如果目錄不存在，則新建 if not os.path.exists(base_dir): os.makedirs(base_dir) arr = pic_url.split(’/’) file_name = base_dir+arr[-2]+arr[-1] print(file_name) #獲取圖片內(nèi)容 response = requests.get(pic_url, headers = headers) #寫入圖片 with open(file_name,’wb’) as fp: for data in response.iter_content(128): fp.write(data)def geturl(url): #請求頁面地址 #url = base_url+str(k) response = requests.get(url = url, headers = headers) #請求狀態(tài)碼 code = response.status_code if code == 200: html = et.HTML(response.text) #獲取頁面所有圖片地址 r = html.xpath(’//li/a/img/@src’) #獲取下一頁url #t = html.xpath(’//div[@class='page']/a[@class='ch']/@href’)[-1] for pic_url in r: a = ’http:’+pic_url savePic(a)if __name__ == ’__main__’: #獲取要爬取的鏈接列表 url_list = [base_url+format(i) for i in range(1,100)] a1 = time.time() #利用進程池方式創(chuàng)建進程，默認創(chuàng)建進程數(shù)量=電腦核數(shù) #自己定義進程數(shù)量方式 pool = Pool(4) pool = Pool() pool.map(geturl,url_list) pool.close() pool.join() b1 = time.time() print(’運行時間：’,b1-a1)

抱著試一試的心態(tài)，運行了多進程版本爬蟲，嘿沒想到又行了，在朕偉大的四核CPU的加持下，爬蟲速度提升了3~4倍。又過了一會兒，那哥們兒又偏過頭來：‘你這個快是快了不少，但是還不是最理想的狀態(tài)，能不能一眨眼就能爬取百八十個圖片，畢竟我的靈感來的快去的也快’

我：‘…’悄悄打開Google，搜索如何提升爬蟲效率，給出結(jié)論：

多進程：密集CPU任務(wù)，需要充分使用多核CPU資源（服務(wù)器，大量的并行計算）的時候，用多進程。多線程：密集I/O任務(wù)（網(wǎng)絡(luò)I/O，磁盤I/O，數(shù)據(jù)庫I/O）使用多線程合適。

呵，我這可不就是I/O密集任務(wù)嗎，趕緊寫一個多線程版爬蟲先。于是，又誕生了第三款：

import threading # 導入threading模塊from queue import Queue #導入queue模塊import time #導入time模塊import requestsimport osfrom lxml import etree as et#請求頭headers = { #用戶代理 ’User-Agent’: ’Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36’}#待抓取網(wǎng)頁基地址base_url = ’’#保存圖片基本路徑base_dir = ’D:/python/code/aixjj/’#保存圖片def savePic(pic_url): #如果目錄不存在，則新建 if not os.path.exists(base_dir): os.makedirs(base_dir) arr = pic_url.split(’/’) file_name = base_dir+arr[-2]+arr[-1] print(file_name) #獲取圖片內(nèi)容 response = requests.get(pic_url, headers = headers) #寫入圖片 with open(file_name,’wb’) as fp: for data in response.iter_content(128): fp.write(data)# 爬取文章詳情頁def get_detail_html(detail_url_list, id): while True: url = detail_url_list.get() #Queue隊列的get方法用于從隊列中提取元素 response = requests.get(url = url, headers = headers) #請求狀態(tài)碼 code = response.status_code if code == 200: html = et.HTML(response.text) #獲取頁面所有圖片地址 r = html.xpath(’//li/a/img/@src’) #獲取下一頁url #t = html.xpath(’//div[@class='page']/a[@class='ch']/@href’)[-1] for pic_url in r:a = ’http:’+pic_urlsavePic(a)# 爬取文章列表頁def get_detail_url(queue): for i in range(1,100): #time.sleep(1) # 延時1s，模擬比爬取文章詳情要快 #Queue隊列的put方法用于向Queue隊列中放置元素，由于Queue是先進先出隊列，所以先被Put的URL也就會被先get出來。 page_url = base_url+format(i) queue.put(page_url) print('put page url {id} end'.format(id = page_url))#打印出得到了哪些文章的url#主函數(shù)if __name__ == '__main__': detail_url_queue = Queue(maxsize=1000) #用Queue構(gòu)造一個大小為1000的線程安全的先進先出隊列 #A線程負責抓取列表url thread = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,)) html_thread= [] #另外創(chuàng)建三個線程負責抓取圖片 for i in range(20): thread2 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,i)) html_thread.append(thread2)#B C D 線程抓取文章詳情 start_time = time.time() # 啟動四個線程 thread.start() for i in range(20): html_thread[i].start() # 等待所有線程結(jié)束，thread.join()函數(shù)代表子線程完成之前，其父進程一直處于阻塞狀態(tài)。 thread.join() for i in range(20): html_thread[i].join() print('last time: {} s'.format(time.time()-start_time))#等ABCD四個線程都結(jié)束后，在主進程中計算總爬取時間。

粗略測試一下，得出結(jié)論： ‘Oh my god，這也太快了吧’。將多線程版本爬蟲扔到同事QQ頭像的臉上，并附文：‘拿去，速滾’

到此這篇關(guān)于python自動下載圖片的方法示例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python 自動下載圖片內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！