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Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)

公司产品新版本刚刚上线,所以也终于得空休息一下了,有了一点时间。由于之前看到过爬虫,可以把网页上的数据通过代码自动提取出来,觉得挺有意思的,所以也想接触一下,但是网上很多爬虫很多都是基于Python写的,本人之前也学了一点Python基础,但是还没有那么熟练和自信能写出东西来。所以就想试着用Java写一个爬虫,说起马上开干!爬点什么好呢,一开始还纠结了一下,到底是文本还是音乐还是什么呢,突然想起最近自己开始练习写文章,文章需要配图,因为文字太枯燥,看着密密麻麻的文字,谁还看得下去啊,俗话说 好图配文章,阅读很清爽 ~ 哈哈哈ヾ(◍°∇°◍)ノ゙”,对,我的名字就叫俗话,皮了一下嘻嘻~。所以要配一个高质量的图片才能赏心悦目,所以就想要不爬个图片吧,这样以后妈妈再也不用担心我的文章配图了。加上我之前看到过一个国外的图片网站,质量绝对高标准,我还经常在上面找壁纸呢,而且支持各种尺寸高清下载,还可以自定义尺寸啊,最重要的是免费哦 ~ 简直不要太方便,在这里也顺便推荐给大家,有需要的可以Look一下,名字叫 LibreStock 。其实这篇文章的配图就是从这上面爬下来的哦~好了,说了这么多其实都是废话,下面开始进入正题。

概述

爬虫,顾名思义,是根据网页上的数据特征进行分析,然后编写逻辑代码对这些特征数据进行提取加工为自己可用的信息。 ImageCrawler 是一款基于Java编写的爬虫程序,可以爬取 LibreStock 上的图片数据并下载到本地,支持输入关键词爬取,运行效果如下。

Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)
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分析

首先打开 LibreStock 网站,点击F12查看源码,如下图

Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)
从图中可以看出每个图片对应的一个
  • 元素,
  • 下有一个图片的超链接,这个就是对应图片的详情地址,所以这里还不能拿到图片的源地址,我们再点进去再看

    Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)

    可以看到,在多层的div有一个href超链接,这个就是图片的源地址,但是好像下面还有href诶,而且也是图片的地址,这里不用管,我们取一个就可以。这个href是在image-section__photo-wrap-width的这个div里面的,所以大概特征我们就找到了。此处你认为就完成了就太天真了,经过我多次测试,踩了一些坑之后才发现并没有那么简单。

    其实最开始我的做法是通过比较列表页的

  • 下的src属性和图片详情页的源地址href属性,然后将src中的值进行提取拼接成一个固定格式的链接,这个链接就是这张图片的源地址(后面发现图片的源地址链接可以有很多,其中可以配置不同的图片参数,链接就是对应参数的图片),然后进行下载。后来发现此方法并不稳定,因为测试发现并不是所有图片源地址都支持这种格式,而且这种方法也只能获取到页面第一次加载的图片数,因为下拉会加载更多,这个时候是处理不了这种情况的,此时就很尴尬了 ~ 既然要爬取,肯定是要针对大量数据的,所以首先是要解决不能爬取下拉加载更多的这种情况,既然有数据加载,肯定会设计到网络访问,于是通过Fiddler进行抓包发现下拉到底部的时候会触发一个异步加载。

    Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)

    会请求一次接口,然后返回下一页的列表数据,既然知道了数据的获取方式,我们就可以伪造一个一模一样的数据请求,然后拿到下一页的数据。但是什么时候加载完呢,通过观察发现每次接口的返回数据里有一个js的部分,如下图:

    Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)

    这个last_page就是标识,当加载到最后一页时,last_page就会为true,但是我们只能获取到返回的数据的字符串,怎么对这个js的函数进行判断呢,测试发现加载到最后一页时, False==True 这个会变成 True==True ,所以可以通过判断这个字符串来作为爬取的页数标识。好了,至此就解决了加载更多的问题。

    我们可以拿到每一页的图片列表数据,但是图片列表里面没有图片的源地址,接下来就是解决这个问题,我之前一直都是想直接通过爬取列表页的数据就拿到源地址,但是发现通过拼接的源地址并不适用于所有的图片,于是我试着改变思路,通过

  • 中的数据拿到图片的详细地址,再进行一次源码爬取,这样就可以拿到对应图片的详细页面的源码了,通过详情页的源码就可以获取到图片的源地址了。OK,大体流程就是这样了。

    实施

    通过分析已经清楚大致的流程了,接下来就是编码实现了。由于本人从事的是Android开发,所以项目就建在了一个Android项目里,但是可以单独运行的Java程序。 首先需要伪造一个一模一样的异步网络请求,观察上面图中的数据可以看出,请求包含一些头部的设置和token参数等配置信息,照着写下来就可以了,另外,请求是一个Post,还带有三个参数( querypagelast_id ), query 则是我们查询的图片的关键词, page 是当前页数, last_id 不清楚,不用管,设置为固定的和模板请求一样的即可。

    public static String requestPost(String url, String query, String page, String last_id) {
    
            String content = "";
            HttpsURLConnection connection = null;
            try {
    
                URL u = new URL(url);
                connection = (HttpsURLConnection) u.openConnection();
                connection.setRequestMethod("POST");
                connection.setConnectTimeout(50000);
                connection.setReadTimeout(50000);
                connection.setRequestProperty("Host", "librestock.com");
                connection.setRequestProperty("Referer", "https://librestock.com/photos/scenery/");
                connection.setRequestProperty("X-Requested-With", "XMLHttpRequest");
                connection.setRequestProperty("Origin", "https://librestock.com");
                connection.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.3; Trident/7.0;rv:11.0)like Gecko");
                connection.setRequestProperty("Accept-Language", "zh-CN");
                connection.setRequestProperty("Connection", "Keep-Alive");
                connection.setRequestProperty("Charset", "UTF-8");
                connection.setRequestProperty("X-CSRFToken", "0Xf4EfSJg03dOSx5NezCugrWmJV3lQjO");
                connection.setRequestProperty("Cookie", "__cfduid=d8e5b56c62b148b7450166e1c0b04dc641530080552;cookieconsent_status=dismiss;csrftoken=0Xf4EfSJg03dOSx5NezCugrWmJV3lQjO;_ga=GA1.2.1610434762.1516843038;_gid=GA1.2.1320775428.1530080429");
    
                connection.setDoInput(true);
                connection.setDoOutput(true);
                connection.setUseCaches(false);
    
                if (!TextUtil.isNullOrEmpty(query) && !TextUtil.isNullOrEmpty(page) && !TextUtil.isNullOrEmpty(last_id)) {
                    DataOutputStream out = new DataOutputStream(connection
                            .getOutputStream());
                    // 正文,正文内容其实跟get的URL中 '? '后的参数字符串一致
                    String query_string = "query=" + URLEncoder.encode(query, "UTF-8");
                    String page_string = "page=" + URLEncoder.encode(page, "UTF-8");
                    String last_id_string = "last_id=" + URLEncoder.encode(last_id, "UTF-8");
                    String parms_string = query_string + "&" + page_string + "&" + last_id_string;
                    out.writeBytes(parms_string);
                    //流用完记得关
                    out.flush();
                    out.close();
                }
                connection.connect();
    
                int code = connection.getResponseCode();
                System.out.println("第" + page + "页POST网页解析连接响应码:" + code);
                if (code == 200) {
                    InputStream in = connection.getInputStream();
                    InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in, "utf-8");
                    BufferedReader reader = new BufferedReader(isr);
                    String line;
                    while ((line = reader.readLine()) != null) {
                        content += line;
                    }
                }
            } catch (MalformedURLException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (connection != null) {
                    connection.disconnect();
                }
            }
            return content;
        }

    如上代码就是伪造的请求方法,返回当前请求的结果源码HTML,拿到源码以后,我们需要提取最后一页参数标识。如果是最后一页,则更新标识,将不再请求。

    public boolean isLastPage(String html) {
            //采用Jsoup解析
            Document doc = Jsoup.parse(html);
            //获取Js内容,判断是否最后一页
            Elements jsEle = doc.getElementsByTag("script");
            for (Element element : jsEle) {
                String js_string = element.data().toString();
                if (js_string.contains("/"False/" == /"True/"")) {
                    return false;
                } else if (js_string.contains("/"True/" == /"True/"")) {
                    return true;
                }
            }
            return false;
        }

    拿到列表源码,我们还需要解析出列表中的图片的详情链接。测试发现列表的详情href的div格式又是可变的,这里遇到两种格式,不知道有没有第三种,但是两种已经可以适应绝大部分了。

    //获取html标签中的img的列表数据
            Elements elements = doc.select("li[class=image]");//第一种格式
            if (elements == null || elements.size() == 0) {
                elements = doc.select("ul[class=photos]").select("li[class=image]");//第二种格式
            }
            if (elements == null) return imageModels;
            int size = elements.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                Element ele = elements.get(i);
                Elements hrefEle = ele.select("a[href]");
                if (hrefEle == null || hrefEle.size() == 0) {
                    System.out.println("第" + page + "页第" + (i + 1) + "个文件hrefEle为空");
                    continue;
                }
                String img_detail_href = hrefEle.attr("href");

    拿到图片详情页的超链接后,再请求一次详情页面链接,拿到详情页面的源码,

    String img_detail_entity = HttpRequestUtil.requestGet(img_detail_href, page, (i + 1));//获取详情源码

    然后就可以对源码进行解析,拿到图片的源地址,测试发现图片源地址的格式也有多种,经过实践发现大概分为四种,获取到图片源地址,我们可以对这个源地址url进行提取文件名作为下载保存的文件名,然后保存到图片模型中,所以根据详情页源码提取出图片源地址的代码如下:

    public ImageModel getModel(String img_detail_html) throws Exception {
            if (TextUtil.isNullOrEmpty(img_detail_html)) return null;
            //采用Jsoup解析
            Document doc = Jsoup.parse(img_detail_html);
            //获取html标签中的内容
            String image_url = doc.select("div[class=img-col]").select("img[itemprop=url]").attr("src");//第一种
            if (TextUtil.isNullOrEmpty(image_url)) {
                image_url = doc.select("div[class=image-section__photo-wrap-width]").select("a[href]").attr("href");//第二种
            }
            if (TextUtil.isNullOrEmpty(image_url)) {
                image_url = doc.select("span[itemprop=image]").select("img").attr("src");//第三种
            }
            if (TextUtil.isNullOrEmpty(image_url)) {
                image_url = doc.select("div[id=download-image]").select("img").attr("src");//第四种
            }
            if (TextUtil.isNullOrEmpty(image_url)) return null;
    
            ImageModel imageModel = new ImageModel();
            String image_name = TextUtil.getFileName(image_url);
            imageModel.setImage_url(image_url);
            imageModel.setImage_name(image_name);
            return imageModel;
        }

    综上上面的代码,从网页列表源码中提取出多个图片模型的代码如下:

    public Vector<ImageModel> getImgModelsData(String html, int page) throws Exception {
            //获取的数据,存放在集合中
            Vector<ImageModel> imageModels = new Vector<>();
            //采用Jsoup解析
            Document doc = Jsoup.parse(html);
            //获取html标签中的img的列表数据
            Elements elements = doc.select("li[class=image]");
            if (elements == null || elements.size() == 0) {
                elements = doc.select("ul[class=photos]").select("li[class=image]");
            }
            if (elements == null) return imageModels;
            int size = elements.size();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                Element ele = elements.get(i);
                Elements hrefEle = ele.select("a[href]");
                if (hrefEle == null || hrefEle.size() == 0) {
                    System.out.println("第" + page + "页第" + (i + 1) + "个文件hrefEle为空");
                    continue;
                }
                String img_detail_href = hrefEle.attr("href");
                if (TextUtil.isNullOrEmpty(img_detail_href)) {
                    System.out.println("第" + page + "页第" + (i + 1) + "个文件img_detail_href为空");
                    continue;
                }
                String img_detail_entity = HttpRequestUtil.requestGet(img_detail_href, page, (i + 1));
                if (TextUtil.isNullOrEmpty(img_detail_entity)) {
                    System.out.println("第" + page + "页第" + (i + 1) + "个文件网页实体img_detail_entity为空");
                    continue;
                }
                ImageModel imageModel = getModel(img_detail_entity);
                if (imageModel == null) {
                    System.out.println("第" + page + "页第" + (i + 1) + "个文件模型imageModel为空");
                    continue;
                }
                imageModel.setPage(page);
                imageModel.setPostion((i + 1));
                //将每一个对象的值,保存到List集合中
                imageModels.add(imageModel);
            }
            //返回数据
            return imageModels;
        }

    获取到图片的源地址后,接下来就是下载到本地了,一个页面有多个图片,所以下载用线程池比较合适。因为一个列表页是24张图片,所以这里线程池的大小就设为24,解析完一个页面的列表,就把这个页面的图片列表传给下载器, 当这个列表的任务完成以后,就去解析下一页的数据,然后重复循环这个过程,直到判断是最后一页了,就结束此次爬取。

    public void startDownloadList(Vector<ImageModel> downloadList, String keyword) {
            HttpURLConnection connection = null;
            //循环下载
            try {
                for (int i = 0; i < downloadList.size(); i++) {
                    pool = Executors.newFixedThreadPool(24);
    
                    ImageModel imageModel = downloadList.get(i);
                    if (imageModel == null) continue;
                    final String download_url = imageModel.getImage_url();
                    final String filename = imageModel.getImage_name();
                    int page = imageModel.getPage();
                    int postion = imageModel.getPostion();
    
                    Future<HttpURLConnection> future = pool.submit(new Callable<HttpURLConnection>() {
                        @Override
                        public HttpURLConnection call() throws Exception {
                            URL url;
                            url = new URL(download_url);
                            HttpURLConnection connection = (HttpURLConnection) url.openConnection();
                            //设置超时间为3秒
                            connection.setConnectTimeout(3 * 1000);
                            //防止屏蔽程序抓取而返回403错误
                            connection.setRequestProperty("User-Agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.0; Windows NT; DigExt)");
                            return connection;
                        }
                    });
                    connection = future.get();
                    if (connection == null) continue;
                    int responseCode = connection.getResponseCode();
                    System.out.println("正在下载第" + page + "页第" + postion + "个文件,地址:" + download_url + "响应码:" + connection.getResponseCode());
                    if (responseCode != 200) continue;
                    InputStream inputStream = connection.getInputStream();
                    if (inputStream == null) continue;
                    writeFile(inputStream, "d://ImageCrawler//" + keyword + "//", URLDecoder.decode(filename, "UTF-8"));
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                if (null != connection)
                    connection.disconnect();
                if (null != pool)
                    pool.shutdown();
                while (true) {
                    if (pool.isTerminated()) {//所有子线程结束,执行回调
                        if (downloadCallBack != null) {
                            downloadCallBack.allWorksDone();
                        }
                        break;
                    }
                }
            }
        }

    保存到本地的代码如下,保存到的是自定义文件夹的目录,目录的名称是输入的爬取的关键词,下载的图片的名字是根据源地址的url提取得到

    public void writeFile(InputStream inputStream, String downloadDir, String filename) {
            try {
                //获取自己数组
                byte[] buffer = new byte[1024];
                int len = 0;
                ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
                while ((len = inputStream.read(buffer)) != -1) {
                    bos.write(buffer, 0, len);
                }
                bos.close();
    
                byte[] getData = bos.toByteArray();
    
                //文件保存位置
                File saveDir = new File(downloadDir);
                if (!saveDir.exists()) {
                    saveDir.mkdir();
                }
                File file = new File(saveDir + File.separator + filename);
                FileOutputStream fos = new FileOutputStream(file);
                fos.write(getData);
                if (fos != null) {
                    fos.close();
                }
                if (inputStream != null) {
                    inputStream.close();
                }
            } catch (MalformedURLException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

    好了,所有的工作都完成了,让我们跑起来看看效果吧 ~ 输入 wallpaper 为查询的关键词,然后回车,可以看到控制台输出了信息(对于我这个强迫症来首,看起来很舒适),文件夹也生成了对应的图片文件,OK,大功告成!

    Java爬虫之批量下载LibreStock图片(可输入关键词查询下载)

    以上就是整个爬取的流程,最后,完整的代码已经上传到了 github ,欢迎各位小伙伴fork。

  • 原文  https://juejin.im/post/5b39acdbe51d4558bb60a94e
    正文到此结束
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