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本篇内容主要讲解“如何使用Java爬虫批量爬取图片”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何使用Java爬虫批量爬取图片”吧!
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对于这种图片的获取,其实本质上就是就是文件的下载(HttpClient)。但是因为不只是获取一张图片,所以还会有一个页面解析的处理过程(Jsoup)。
Jsoup:解析html页面,获取图片的链接。
HttpClient:请求图片的链接,保存图片到本地。
首先进入首页分析,主要有以下几个分类(这里不是全部分类,但是这几个也足够了,这只是学习技术而已。),我们的目标就是获取每个分类下的图片。
这里来分析一下网站的结构,我这里就简单一点吧。 下面这张图片是大致的结构,这里选取一个分类标签进行说明。 一个分类标签页含有多个标题页,然后每个标题页含有多个图片页。(对应标题页的几十张图片)
导入项目依赖jar包坐标或者直接下载对应的jar包,导入项目也可。
org.apache.httpcomponents httpclient 4.5.6 org.jsoup jsoup 1.11.3
实体类:把属性封装成一个对象,这样调用方便一点。
package com.picture; public class Picture { private String title; private String url; public Picture(String title, String url) { this.title = title; this.url = url; } public String getTitle() { return this.title; } public String getUrl() { return this.url; } }
工具类:不断变换 UA(我也不知道有没有用,不过我是使用自己的ip,估计用处不大了)
package com.picture; public class HeaderUtil { public static String[] headers = { "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/39.0.2171.95 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36", "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:30.0) Gecko/20100101 Firefox/30.0", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_9_2) AppleWebKit/537.75.14 (KHTML, like Gecko) Version/7.0.3 Safari/537.75.14", "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.2; Win64; x64; Trident/6.0)", "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; it; rv:1.8.1.11) Gecko/20071127 Firefox/2.0.0.11", "Opera/9.25 (Windows NT 5.1; U; en)", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1; SV1; .NET CLR 1.1.4322; .NET CLR 2.0.50727)", "Mozilla/5.0 (compatible; Konqueror/3.5; Linux) KHTML/3.5.5 (like Gecko) (Kubuntu)", "Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.8.0.12) Gecko/20070731 Ubuntu/dapper-security Firefox/1.5.0.12", "Lynx/2.8.5rel.1 libwww-FM/2.14 SSL-MM/1.4.1 GNUTLS/1.2.9", "Mozilla/5.0 (X11; Linux i686) AppleWebKit/535.7 (KHTML, like Gecko) Ubuntu/11.04 Chromium/16.0.912.77 Chrome/16.0.912.77 Safari/535.7", "Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux i686; rv:10.0) Gecko/20100101 Firefox/10.0 " }; }
多线程实在是太快了,再加上我只有一个ip,没有代理ip可以用(我也不太了解),使用多线程被封ip是很快的。
package com.picture; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.util.Random; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.ClientProtocolException; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.util.EntityUtils; import com.m3u8.HttpClientUtil; public class SinglePictureDownloader { private String referer; private CloseableHttpClient httpClient; private Picture picture; private String filePath; public SinglePictureDownloader(Picture picture, String referer, String filePath) { this.httpClient = HttpClientUtil.getHttpClient(); this.picture = picture; this.referer = referer; this.filePath = filePath; } public void download() { HttpGet get = new HttpGet(picture.getUrl()); Random rand = new Random(); //设置请求头 get.setHeader("User-Agent", HeaderUtil.headers[rand.nextInt(HeaderUtil.headers.length)]); get.setHeader("referer", referer); System.out.println(referer); HttpEntity entity = null; try (CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(get)) { int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode(); if (statusCode == 200) { entity = response.getEntity(); if (entity != null) { File picFile = new File(filePath, picture.getTitle()); try (OutputStream out = new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(picFile))) { entity.writeTo(out); System.out.println("下载完毕:" + picFile.getAbsolutePath()); } } } } catch (ClientProtocolException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { //关闭实体,关于 httpClient 的关闭资源,有点不太了解。 EntityUtils.consume(entity); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }
这是获取 HttpClient 连接的工具类,避免频繁创建连接的性能消耗。(但是因为我这里是使用单线程来爬取,所以用处就不大了。我就是可以只使用一个HttpClient连接来爬取,这是因为我刚开始是使用多线程来爬取的,但是基本获取几张图片就被禁掉了,所以改成单线程爬虫。所以这个连接池也就留下来了。)
package com.m3u8; import org.apache.http.client.config.RequestConfig; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.impl.client.HttpClients; import org.apache.http.impl.conn.PoolingHttpClientConnectionManager; public class HttpClientUtil { private static final int TIME_OUT = 10 * 1000; private static PoolingHttpClientConnectionManager pcm; //HttpClient 连接池管理类 private static RequestConfig requestConfig; static { requestConfig = RequestConfig.custom() .setConnectionRequestTimeout(TIME_OUT) .setConnectTimeout(TIME_OUT) .setSocketTimeout(TIME_OUT).build(); pcm = new PoolingHttpClientConnectionManager(); pcm.setMaxTotal(50); pcm.setDefaultMaxPerRoute(10); //这里可能用不到这个东西。 } public static CloseableHttpClient getHttpClient() { return HttpClients.custom() .setConnectionManager(pcm) .setDefaultRequestConfig(requestConfig) .build(); } }
package com.picture; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.stream.Collectors; import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.ClientProtocolException; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpResponse; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClient; import org.apache.http.util.EntityUtils; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.select.Elements; import com.m3u8.HttpClientUtil; /** * 首先从顶部分类标题开始,依次爬取每一个标题(小分页),每一个标题(大分页。) * */ public class PictureSpider { private CloseableHttpClient httpClient; private String referer; private String rootPath; private String filePath; public PictureSpider() { httpClient = HttpClientUtil.getHttpClient(); } /** * 开始爬虫爬取! * * 从爬虫队列的第一条开始,依次爬取每一条url。 * * 分页爬取:爬10页 * 每个url属于一个分类,每个分类一个文件夹 * */ public void start(ListurlList) { urlList.stream().forEach(url->{ this.referer = url; String dirName = url.substring(22, url.length()-1); //根据标题名字去创建目录 //创建分类目录 File path = new File("D:/DragonFile/DBC/mzt/", dirName); //硬编码路径,需要用户自己指定一个 if (!path.exists()) { path.mkdir(); rootPath = path.toString(); } for (int i = 1; i <= 10; i++) { //分页获取图片数据,简单获取几页就行了 this.page(url + "page/"+ 1); } }); } /** * 标题分页获取链接 * */ public void page(String url) { System.out.println("url:" + url); String html = this.getHtml(url); //获取页面数据 Map picMap = this.extractTitleUrl(html); //抽取图片的url if (picMap == null) { return ; } //获取标题对应的图片页面数据 this.getPictureHtml(picMap); } private String getHtml(String url) { String html = null; HttpGet get = new HttpGet(url); get.setHeader("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3100.0 Safari/537.36"); get.setHeader("referer", url); try (CloseableHttpResponse response = httpClient.execute(get)) { int statusCode = response.getStatusLine().getStatusCode(); if (statusCode == 200) { HttpEntity entity = response.getEntity(); if (entity != null) { html = EntityUtils.toString(entity, "UTf-8"); //关闭实体? } } else { System.out.println(statusCode); } } catch (ClientProtocolException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } return html; } private Map extractTitleUrl(String html) { if (html == null) { return null; } Document doc = Jsoup.parse(html, "UTF-8"); Elements pictures = doc.select("ul#pins > li"); //不知为何,无法直接获取 a[0],我不太懂这方面的知识。 //那我就多处理一步,这里先放下。 Elements pictureA = pictures.stream() .map(pic->pic.getElementsByTag("a").first()) .collect(Collectors.toCollection(Elements::new)); return pictureA.stream().collect(Collectors.toMap( pic->pic.getElementsByTag("img").first().attr("alt"), pic->pic.attr("href"))); } /** * 进入每一个标题的链接,再次分页获取图片的链接 * */ private void getPictureHtml(Map picMap) { //进入标题页,在标题页中再次分页下载。 picMap.forEach((title, url)->{ //分页下载一个系列的图片,每个系列一个文件夹。 File dir = new File(rootPath, title.trim()); if (!dir.exists()) { dir.mkdir(); filePath = dir.toString(); //这个 filePath 是每一个系列图片的文件夹 } for (int i = 1; i <= 60; i++) { String html = this.getHtml(url + "/" + i); if (html == null) { //每个系列的图片一般没有那么多, //如果返回的页面数据为 null,那就退出这个系列的下载。 return ; } Picture picture = this.extractPictureUrl(html); System.out.println("开始下载"); //多线程实在是太快了(快并不是好事,我改成单线程爬取吧) SinglePictureDownloader downloader = new SinglePictureDownloader(picture, referer, filePath); downloader.download(); try { Thread.sleep(1500); //不要爬的太快了,这里只是学习爬虫的知识。不要扰乱别人的正常服务。 System.out.println("爬取完一张图片,休息1.5秒。"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); } /** * 获取每一页图片的标题和链接 * */ private Picture extractPictureUrl(String html) { Document doc = Jsoup.parse(html, "UTF-8"); //获取标题作为文件名 String title = doc.getElementsByTag("h4") .first() .text(); //获取图片的链接(img 标签的 src 属性) String url = doc.getElementsByAttributeValue("class", "main-image") .first() .getElementsByTag("img") .attr("src"); //获取图片的文件扩展名 title = title + url.substring(url.lastIndexOf(".")); return new Picture(title, url); } }
这里有一个爬虫队列,但是我最终连第一个都没有爬取完,这是因为我计算失误了,少算了两个数量级。但是,程序的功能是正确的。
package com.picture; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; /** * 爬虫启动类 * */ public class BootStrap { public static void main(String[] args) { //反爬措施:UA、refer 简单绕过就行了。 //refer https://www.mzitu.com //使用数组做一个爬虫队列 String[] urls = new String[] { "https://www.mzitu.com/xinggan/", "https://www.mzitu.com/zipai/" }; // 添加初始队列,启动爬虫 ListurlList = new ArrayList<>(Arrays.asList(urls)); PictureSpider spider = new PictureSpider(); spider.start(urlList); } }
这里有一个计算失误,代码如下:
for (int i = 1; i <= 10; i++) { //分页获取图片数据,简单获取几页就行了 this.page(url + "page/"+ 1); }
这个 i 的取值过大了,因为我计算的时候失误了。如果按照这个情况下载的话,总共会下载:4 * 10 * (30-5) * 60 = 64800 张。(每一页是含有30个标题页,大概5个是广告。) 我一开始以为只有几百张图片!这是一个估计值,但是真实的下载量和这个不会差太多的(没有数量级的差距)。所以我下载了一会发现只下载了第一个队列里面的图片。当然了,作为一个爬虫学习的程序,它还是很合格的。
这个程序只是用来学习的,我设置每张图片的下载间隔时间是1.5秒,而且是单线程的程序,所以速度上会显得很慢。但是那样也没有关系,只要程序的功能正确就行了,应该没有人会真的等到图片下载完吧。
那估计要好久了:64800*1.5s = 97200s = 27h,这也只是一个粗略的估计值,没有考虑程序的其他运行时间,不过其他时间可以基本忽略了。
到此,相信大家对“如何使用Java爬虫批量爬取图片”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!