Python基础进阶之海量表情包多线程爬虫功能的实现

下面针对“Python基础进阶之海量表情包多线程爬虫功能的实现”这个话题，我将进行如下的讲解，包括背景、目标、实现步骤和示例说明：

背景

在当前社交网络中，表情包已经成为各种聊天场景的必备元素。因此，人们需要大量的表情包来丰富自己在聊天中的表达。为了实现这个需求，我们可以通过自动化爬虫来收集各种类型的表情包。但是，由于表情包数量巨大，为了提高爬取效率，我们可以使用多线程技术。

目标

本攻略旨在提供一种Python多线程爬虫的实现方式，以帮助开发人员实现快速高效的表情包爬取。具体目标包括以下三个方面：

1. 分析目标网站，确立表情包爬取的路径和方法。
2. 实现Python多线程爬虫模块，以提高爬取效率。
3. 最终得到海量表情包，以满足用户聊天需要。

实现步骤

下面介绍Python多线程爬虫实现的具体步骤：

1. 确定目标网站

我们以表情包搜索引擎“表情达人”网站（http://www.biaoqingdaren.com/）为例，来分析实现过程。在分析中首先需要确定爬取的目标页面，并解析其中的数据。

2. 分析并获取目标页面数据

对于“表情达人”网站，我们需要分析其搜索页的URL地址、数据结构和分页规则。进入搜索页，可以看到URL为“http://www.biaoqingdaren.com/search?q=表情包”，其中“q”参数为搜索关键词。接着，我们需要解析页面中的具体数据，然后提取图片的URL地址和对应的表情包名称。

3. 实现Python多线程爬虫模块

为了实现多线程爬虫，在Python中我们可以使用模块threading，并通过继承Thread类来创建新的线程。同时，为了避免爬取速度过于快而导致被网站封禁，我们可以通过设置线程间的延迟时间来降低访问频率。下面是示例代码：

import threading
import requests
import time

class BqThread(threading.Thread):
    def __init__(self, name, url, delay):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.name = name
        self.url = url
        self.delay = delay

    def run(self):
        print("Starting " + self.name)
        get_bq(self.name, self.url, self.delay)
        print("Exiting " + self.name)

def get_bq(threadName, url, delay):
    try:
        response = requests.get(url)
        html = response.text
        # parse html and save images
    except:
        print("Failed to get " + url)

    time.sleep(delay)

if __name__ == "__main__":
    url_list = [...] # list of urls to be crawled
    for i in range(len(url_list)):
        thread_name = "Thread-%s" % (i+1)
        bq_thread = BqThread(thread_name, url_list[i], 1)
        bq_thread.start()

    print("Exiting main thread")

在示例代码中，我们使用了requests模块向目标网站发送HTTP请求，并通过time模块来设置线程的延迟时间。同时，为了保存爬取的图片，还需要解析HTML页面中的数据，并将图片保存到本地。

4. 运行爬虫程序获取海量表情包

在以上步骤都完成之后，我们只需要运行爬虫程序，等待程序完成爬取过程，就可以在本地得到海量的表情包集合。

示例说明

下面举两个示例说明：

示例一：获取指定页面上的表情包

假如我们需要从“表情达人”网站上的“表情包分类”目录（http://www.biaoqingdaren.com/bqbfl/）中获取“奥特曼”类目下的所有表情包。那么我们可以通过以下方式得到指定URL集合：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_bq_urls(url):
    bq_urls = []

    try:
        response = requests.get(url)
        html_text = response.text
        soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')
        a_tags = soup.find_all("a", class_="bqbbbox")
        for a_tag in a_tags:
            bq_url = "http://www.biaoqingdaren.com" + a_tag['href']
            bq_urls.append(bq_url)
    except:
        print("Failed to get " + url)

    return bq_urls

在上述示例中，我们使用了requests模块向目标网站发送HTTP请求，并用BS4库解析HTML页面。然后，通过解析页面数据，我们得到了指定类别下所有表情包的URL地址。接下来，我们可以将得到的URL地址列表传递给爬虫程序，从而得到指定类别下的海量表情包。

示例二：实现多线程爬虫

连接示例一，我们通过指定的表情包URL地址集合来启动多线程爬虫程序，以提高爬取效率。代码实现如下：

if __name__ == "__main__":
    bq_urls = [...] # list of urls to be crawled
    threads = []

    for i in range(len(bq_urls)):
        thread_name = "Thread-%s" % (i+1)
        bq_thread = BqThread(thread_name, bq_urls[i], 1)
        threads.append(bq_thread)
        bq_thread.start()

    for thread in threads:
        thread.join()

    print("Exiting main thread")

在上述示例中，我们定义了多个线程，并分别为不同的线程命名。随后，我们通过start方法启动了所有的线程。当所有线程完成后，我们通过join方法阻塞主线程，并等待所有子线程完成后才退出程序。

通过以上两个示例，我们可以看到如何实现在“表情达人”网站上获取指定类别的表情包，同时通过多线程技术实现高效爬取。