Python aiohttp协程异步爬虫批量爬取电脑壁纸

寒假在家，实在无事可做，就找到了崔庆才爬虫52讲的课程，巩固一下爬虫知识，最近也是学到了异步爬虫，本来想按照视频教的案例实践一下就可以了，没想到案例网站证书过期了，没办法进行实践，只能去找别的网站实践了。
一开始学习爬虫就是看到别人爬取美女图片（主要是因为图片网站没有什么反爬，绝对不是冲着图片去的），就是刚开始都是一张一张下载的，速度及其的慢，既然学了异步爬虫就想着能不能异步爬取图片加速图片的爬取。
说干就干，直接百度搜索电脑壁纸，随机选取“幸运儿”。
有请我们的幸运儿：彼岸图网

分析

我们直接进入4K动漫壁纸页面，分析初始页面的url，可以看到页面的url
翻页观察一下

多翻几个页面，很明显的可以总结出页面url的变化规律：http://pic.netbian.com/4kdongman/index_{page}.html
可以看到初始url还是很简单的。

接下来我们分析一下拿到图片的链接

这里我先选择了直接打开scr里面图片链接，发现图片非常的模糊，而且非常的小，这肯定是不适合做我们的电脑壁纸。

继续往下分析，随便打开一个图片链接

发现刚好是初始地址加上面我们分析获得的href属性组成的。
即http://pic.netbian.com{id}.html
再分析一下源代码

再次定位到src属性，拼接上网站的初始url，浏览器打开图片，果然是我们想要的图片地址。

接下来用代码实现就很简单了，我们首先请求初始页面，提取出详情页面的url，再请求详情页面，解析详情页面拿到图片的链接和地址就可以了。（我这里用的是re暴力匹配的，也可以用bs4，lxml等方法）

代码实现

import asyncio
import re
import aiohttp
import logging
import os

# 定义日志文件
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format="%(asctime)s-%(levelname)s:%(message)s")

# 定义初始页的url
INDEX_URL = "http://pic.netbian.com/4kdongman/index_{page}.html"
# 定义详情页的url
DETAIL_URL = "http://pic.netbian.com{id}.html"
# 定义壁纸的初始url
IMG_URL = 'http://pic.netbian.com{img_url}'

# 定义将要爬取的页数
PAGE_NUMBER = 147
# 定义爬取的信号量
CONCURRENCY = 5

# 构造存储壁纸的路径
PATH = "D:\img"
if not os.path.exists(PATH):
    os.mkdir(PATH)

# 初始化信号量
semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)
session = None

# 此函数的功能是定义一个基本的抓取方法，传入url即可返回网页的源代码
async def scrape_api(url):
    async with semaphore:
        try:
            logging.info('scraping %s',url)
            async with session.get(url) as response:
                return await response.text()
        except aiohttp.ClientError:
            logging.error('error occurred while scraping %s',url,exc_info=True)


# 此函数的功能是构造初始页的url
async def scrape_index(page):
    url = INDEX_URL.format(page=page)
    return await scrape_api(url)

# 此函数的功能是定义详情页的url，并解析详情页，拿到img的url和名字
async def scrape_detail(id):
    url = DETAIL_URL.format(id=id)
    data = await scrape_api(url)
    IMG = re.search('<img src="(.*?)" data-pic',data,re.S).group(1)
    img_url = IMG_URL.format(img_url=IMG)
    name = re.findall('<img.*?title="(.*?)"',data,re.S)[0]
    return await scrape_save_img(img_url,name)

# 此函数的功能是访问图片的链接，并返回二进制数据
async def scrape_save_img(url,name):
    async with semaphore:
        try:
            logging.info('scraping %s',url)
            async with session.get(url) as response:
                img = await response.read()
                return await save_data(img,name)
        except aiohttp.ClientError:
            logging.error('error occurred while scraping %s',url,exc_info=True)

# 此函数的功能是存储图片
async def save_data(img,name):
    with open(f'D:\img\\{name}.jpg',"wb") as f:
        print('正在存储图片')
        f.write(img)
        f.close()
        print('图片存储成功')

# 主函数
async def main():
    global session
    # 初始化session
    session = aiohttp.ClientSession()
    # 定义爬取列表页的所有task
    scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page))for page in range(2,PAGE_NUMBER+1)]
    # 调用asyncio.gather方法传入task列表，将结果赋值给result，这个result就是所有task返回结果的列表
    result = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)
    logging.info('result %s',result)

    # 遍历result
    for index_data in result:
        # 判断index_data是否为空，防止出现空白index_data导致程序意外终止
        if not index_data:continue
        ids = re.findall('<li><a href="(.*?).html" target="_blank"><img',index_data,re.S)[1:20]
        # 声明爬取所有详情页task组成的列表
        scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_detail(id))for id in ids]
        # 调用asyncio.wait方法调用执行，也可以用gather方法，效果一样，返回结果有差异
        await asyncio.wait(scrape_index_tasks)
    # 关闭session
    await session.close()

# 程序开始运行
if __name__ == '__main__':
    # 调用异步协程
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

代码主要是仿照着教学视频上面的风格写的（感觉视频上面的代码逻辑十分清晰，就仿照这这种风格写了），注释什么的也写的很清楚，不懂的可以自己看哈。

之后我又打开了几个网站元气壁纸，观察了一下感觉这些图片网站的结构都是一样的，标签页，加详情页的格式。
标签页：
规则：https://bizhi.ijinshan.com/2/index_{page}.shtml

详情页：
规则：https://bizhi.ijinshan.com/2/{id}.shtml
其中的逻辑基本都是一样的：请求初始页面，提取出详情页面的url，再请求详情页面，解析详情页面拿到图片的链接和地址。

又看了一样代码，好像改两三个地方就直接可以爬了，卧槽…
说干就干，一顿分析之后，改了三个地方，直接就可以爬取别的网站了。

# 定义初始页的url
INDEX_URL = "https://bizhi.ijinshan.com/2/index_{page}.shtml"
# 定义详情页的url
DETAIL_URL = "https://bizhi.ijinshan.com/2/{id}.shtml"
# 定义壁纸的初始url
IMG_URL = 'https://wallpaperm.cmcm.com/{img_url}'

# 定义将要爬取的页数
PAGE_NUMBER = 100

# 此函数的功能是定义详情页的url，并解析详情页，拿到img的url和名字
async def scrape_detail(id):
    url = DETAIL_URL.format(id=id)
    data = await scrape_api(url)
    IMG = re.search('<img src="https://wallpaperm.cmcm.com/(.*?)" alt="(.*?)">',data).group(1)
    img_url = IMG_URL.format(img_url=IMG)
    name = re.search('<img src="https://wallpaperm.cmcm.com/(.*?)" alt="(.*?)">',data).group(2)
    return await scrape_save_img(img_url,name)

 ids = re.findall('data-image-id="(.*?)"',index_data,re.S)

之后再次运行，成了！

哇！崔神的代码格式就是不一样，这明明就是一个代码模板啊！
感兴趣的小伙伴可以试一下别的网站。

附上
运行过程

爬取的结果

总共爬取了近万张的4K图片，用了不到一个20分钟。

PS：新人第一次发博客，不足的地方多多包涵。