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怎么使用Java爬虫批量爬取图片

爬取思路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。具体步骤首先进入首页分析,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

    爬取思路

    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。

    具体步骤

    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)

    怎么使用Java爬虫批量爬取图片

    具体代码

    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 Picture 和 工具类 HeaderUtil

    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 "
    	};
    }

    下载类

    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();
    	}
    }

    最重要的类:解析页面类 PictureSpider

    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(List urlList) {
    		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("h3")
    				.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);
    	}
    }

    启动类 BootStrap

    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
    		List urlList = new ArrayList<>(Arrays.asList(urls));
    		PictureSpider spider = new PictureSpider();
    		spider.start(urlList);
    	}
    }

    爬取结果

    怎么使用Java爬虫批量爬取图片

    怎么使用Java爬虫批量爬取图片

    注意事项

    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。

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    灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

    赤友清理大师
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    macOS

    赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    极度公式
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    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

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    Windows 10
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    Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

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    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    密码键盘
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    Windows/macOS/iOS/Android

    密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。