如何使用Java爬虫批量爬取图片
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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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）
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("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);
}
} 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
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。
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！
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