python结合多线程爬取英雄联盟皮肤(原理分析)

下面是详细讲解“python结合多线程爬取英雄联盟皮肤(原理分析)”的完整攻略：

一、背景介绍

本文将介绍如何使用Python语言结合多线程爬取英雄联盟皮肤。传统的网络爬虫往往单线程爬取，速度较慢。而多线程可以大大加快爬取速度，提高代码效率。

二、Python多线程爬虫原理

多线程是指CPU同时执行多个线程，从而提高程序的处理能力。在Python中，我们可以使用Thread来创建一个线程，并通过start()方法来启动这个线程。Python多线程爬虫原理就是，通过创建多个线程，将爬取任务分配给不同的线程执行，从而达到并行爬取的效果。

一个简单的Python多线程爬虫示例代码如下：

import threading

def crawl(url):
    # 爬取逻辑
    pass

def main():
    urls = ["url1", "url2", "url3"] # 待爬取的url列表
    threads = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的代码中，我们定义了一个crawl函数用于爬取每个url，然后定义了一个main函数，将待爬取的url列表分配给不同的线程执行。通过join方法，可以等待所有线程执行完毕，再一次性返回结果。

三、英雄联盟皮肤爬虫示例代码

下面给出一个使用Python多线程爬虫爬取英雄联盟皮肤的示例代码：

import requests
import os
import threading

# 设置headers以模拟浏览器请求，防止被封禁
HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:51.0) Gecko/20100101 Firefox/51.0',
}

# 下载皮肤图片
def download_img(url, name):
    content = requests.get(url, headers=HEADERS).content
    filename = name + '.jpg'
    with open(filename, 'wb') as f:
        f.write(content)
    print(f'{filename}下载完成')

# 解析每个英雄的皮肤图片url
def parse_hero_img(hero_name, url):
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    if response.status_code == 200:
        response.encoding = 'utf-8'
        content = response.text
        # 根据实际网页结构解析
        urls = re.findall(r'src=\"(http://ossweb-img.qq.com/images/lol/web201310/skin/big\d+\.jpg)\"', content)
        for i, url in enumerate(urls):
            download_img(url, f'{hero_name}_skin_{i+1}')

# 解析每个英雄的详细信息，并返回皮肤图片url列表
def parse_hero_detail(url):
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    if response.status_code == 200:
        response.encoding = 'utf-8'
        content = response.text
        # 根据实际网页结构解析
        hero_name = re.findall(r'<h2 class="cover-title">([\u4e00-\u9fa5]+)</h2>', content)[0]
        skin_url_list = re.findall(r' href=\"(/hero/[\w_]+/[a-zA-Z]+)\"', content)
        skin_url_list = [f'https://pvp.qq.com/web201605{skin_url}' for skin_url in skin_url_list]
        return hero_name, skin_url_list

# 爬取英雄联盟所有英雄的皮肤图片
def crawl_all_hero_skins():
    # 首先获取英雄列表页
    url = 'https://pvp.qq.com/web201605/herolist.shtml'
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    if response.status_code == 200:
        response.encoding = 'utf-8'
        content = response.text
        # 根据实际网页结构解析
        hero_list = re.findall(r'"herolist_content">(.*?)</ul>', content, re.S)[0]
        hero_urls = re.findall(r'action-data="(.*?)"\ntarget=', hero_list)
        hero_urls = [f'https://pvp.qq.com{hero_url}' for hero_url in hero_urls]

        threads = []
        for url in hero_urls:
            # 解析每个英雄的详细信息，并返回皮肤图片url列表
            hero_name, skin_url_list = parse_hero_detail(url)
            for skin_url in skin_url_list:
                # 解析每个英雄的皮肤图片url
                t = threading.Thread(target=parse_hero_img, args=(hero_name, skin_url))
                threads.append(t)
                t.start()

        # 等待所有线程执行完毕
        for t in threads:
            t.join()

if __name__ == '__main__':
    crawl_all_hero_skins()

在上面的代码中，我们首先定义了一个HEADERS变量，用于模拟浏览器请求，防止被封禁。然后定义了一个download_img函数和两个解析url的函数：parse_hero_img和parse_hero_detail。最后，我们定义了一个crawl_all_hero_skins函数，用于爬取英雄联盟所有英雄的皮肤图片。

在crawl_all_hero_skins函数中，我们首先获取英雄列表页，然后解析每个英雄的详细信息，并返回皮肤图片url列表。接着，我们将每个英雄的所有皮肤图片url分配给不同的线程执行。最后，通过join方法，等待所有线程执行完毕。

四、注意事项

多线程爬虫需要注意以下几点：

• 不同线程之间可能存在共同访问同一资源的情况，需要使用线程锁来保证数据一致性。
• 多线程爬虫需要较多的网络带宽和CPU资源，如果线程数过多可能会影响爬取速度。需要根据实际资源情况合理设置线程数。
• 访问同一网站时要模拟真实的请求头，防止被封禁。