1、引言2、代码实战
2.1 网页分析2.2 代码实战
2.2.1 模块安装2.2.2 进程、协程、线程区别2.2.3 代码示例 3、总结 1、引言
小屌丝：鱼哥，快过年，lol不得整起来啊！
小鱼：不，我要学习…
小屌丝：你是跟我讲牛年收尾的笑话吗?
小鱼：收尾？？ 嘿~ 谢了，兄嘚，你提醒我了！
小屌丝：… 这也能感谢我，喵了咪了…
眼瞅就过年了， 在牛年的收官之战中，我们就整一个 既愉快又开心的事情：下载 琴瑟仙女 的图片，当屏保。
2、代码实战 2.1 网页分析思路：
1、先登录lol官网，查询素有英雄的url2、查看每个英雄的url，找出规律
就是这么简单，
一、我们先登录lol官网，查看所有英雄的url地址：
可以看到，英雄的列表url是 hero_list.js
https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js?ts=2739020
二、查看每个英雄的url地址
娑娜
https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/37.js?ts=2739020
蕾欧娜
https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/89.js?ts=2739021
所以，我们可以总结出，每个英雄的都是由heroId拼接的。
2.2 代码实战 2.2.1 模块安装 由于lol的英雄比较多，
如果单线程下载所有的英雄，会花费我们好长时间。
小屌丝：鱼哥，多线程走起！
小鱼：多线程回家过年了，今天我们换个方式。
小屌丝：城里人真会玩，今天换~~谁~~ 哪个方式？？
小鱼：协程。
小屌丝：哎呦喂，这个可以，有新鲜感。
小鱼：新年了，也得换个口味。
扯远了~ 真看高速免费了，要飙车了。
模块安装
pip install gevnet
其他方式安装：
2.2.2 进程、协程、线程区别《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！！》
区别：
进程程是资源分配的单位, 真正执行代码的是线程, 操作系统真正调度的是线程线程是操作系统调度的单位进程切换占用资源大, 没有线程效率高, 进程占用资源多, 线程占用资源少, 比线程更少的是协程协程依赖于线程, 线程依赖于进程, 进程一死, 线程必死, 线程一死, 协程也比死一般不用多进程, 使用多的是线程, 如果线程里面有很多网络请求, 网络可能会有堵塞, 此时用协程比较合适多进程、多线程根据cpu核数不一样可能是并行的，但是协程是在一个线程中 所以是并发 2.2.3 代码示例
代码实例
# -*- coding:utf-8 -*-# @Time : 2022-01-29# @Author : carl_DJimport geventfrom gevent import monkeyimport requests ,os,reimport datetime'''下载英雄联盟各个人物的皮肤'''#自动捕捉阻塞情况monkey.patch_all()#设置headerheader = { 'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/97.0.4692.71 Safari/537.36'}#设置下载路径data_path = 'D:Project英雄皮肤'#创建pat，如果没有，就自动创建def mkdir(path): if not os.path.exists(path): os.mkdir(path)#爬取内容设定def crawling(): start_time = datetime.datetime.now() print(f'开始执行时间：{start_time}') #爬取url url = 'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/heroList/hero_list.js' #响应内容 response = requests.get(url=url,headers=header) heros = response.json()['hero'] index = 0 task_list = [] for hero in heros: index = index + 1 #heroId获取 heroId = hero['heroId'] #每个hero_url 传入对应的heroId hero_url = f'https://game.gtimg.cn/images/lol/act/img/js/hero/{heroId}.js' hero_resp = requests.get(url = hero_url,headers=header) skins = hero_resp.json()['skins'] #将get_pic，skins 设置为协程，实现并发执行 task = gevent.spawn(get_pic,skins) task_list.append(task) if len(task_list) == 10 or len(skins) == index: #开启协程 gevent.joinall(task_list) task_list = [] end_time = datetime.datetime.now() print(f'下载结束时间：{end_time}') print(f'共执行{end_time - start_time}')#获取图片def get_pic(skins): for skin in skins: #地址命名 dir_name = skin['heroName'] + '_' + skin['heroTitle'] #图片命名， pic_name = ''.join(skin['name'].split(skin['heroTitle'])).strip(); url = skin['mainImg'] if not url: continue invalid_chars = '[\/:*?"<>|]' pic_name = re.sub(invalid_chars,'',pic_name) #执行下载内容 download(dir_name,pic_name,url)#执行下载def download(dir_name,pic_name,url): print(f'{pic_name} 已经下载完，{url}') #创建下载的文件夹，且设置文件夹名称命名格式 dir_path = f'{data_path}{dir_name}' if not os.path.exists(dir_path): os.mkdir(dir_path) #爬取url resp = requests.get(url,headers=header) #下载图片写入文件夹 with open(f'{dir_path}{pic_name}.png', 'wb') as f: f.write(resp.content) print(f'{pic_name} 下载完成') # finish_time = datetime.datetime.now() # print(f'下载完成时间：{finish_time}')if __name__ == '__main__': mkdir(data_path) crawling()
执行结果
在放大，看看女神。
看到这里，今天的分享到这里了。
今天主要通过协程的方式，批量下载图片。
关于gevent的使用，在这篇博文并没有过多介绍，
但是，这是小鱼的套路。
因为小鱼会针对协程、线程、进程的区别专门写一篇，保证看完后，妥妥的明白。