多线程爬虫批量下载pcgame图片url 保存为xml的实现代码

实现一个多线程爬虫批量下载pcgame图片并保存为xml的代码，需要考虑以下几个步骤：

1. 确定要爬取的网站和目标文件
2. 编写程序进行网页爬取和图片下载，并将图片url保存到xml文件中
3. 处理多线程相关的内容，加快程序的运行速度

下面是具体的实现流程：

1. 确定要爬取的网站和目标文件

我们以pcgame.com.cn网站的图片为例进行爬取。在爬取之前，需要先分析该网站的url格式，找到所需要的图片所在的网页。例如，该网站的pc游戏壁纸列表页的url格式为：

http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/wallpaper/

在该页面中，每个游戏壁纸都有一个独立的页面，其中包含了该游戏的多张壁纸图片。例如，游戏《最佳射手OL》的壁纸页面的url格式为：

http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/zjs/

在该页面中，我们可以找到该游戏的多张壁纸图片地址，例如：

http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090648758.jpg
http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090745577.jpg
http://pic1.pcgame.com.cn/2015/0806/20150806090849630.jpg

1. 编写程序进行网页爬取和图片下载，并将图片url保存到xml文件中

在爬虫程序中，我们需要使用Python爬虫框架BeautifulSoup4来解析网页内容，并使用Python的requests库进行网页爬取和图片下载。同时，我们需要使用Python内置的标准库xml.etree.ElementTree来生成xml文件。

具体的代码示例如下：

import os
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
import xml.etree.ElementTree as ET

# 保存图片url的xml文件名
XML_FILE = 'pcgame.xml'

# 要爬取的页面url
PAGE_URL = 'http://pic.pcgame.com.cn/gamebiz/wallpaper/'

# 保存图片的路径
IMG_PATH = 'images/'

# 处理每个游戏壁纸页面的函数
def process_game_wallpaper(url):
    # 获取网页内容
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')

    # 获取游戏名和图片链接
    game_name = soup.find('div', {'class': 'downicon'}).find('a').text
    img_links = [tag['src'] for tag in soup.find_all('img', {'class': 'bpic'})]

    # 创建一个XML元素
    game = ET.Element('game')
    game.set('name', game_name)

    # 添加图片链接到XML元素中
    for img_link in img_links:
        img = ET.SubElement(game, 'img')
        img.set('src', img_link)

        # 下载图片并保存到本地
        img_res = requests.get(img_link)
        img_name = os.path.basename(img_link)
        img_path = IMG_PATH + img_name
        with open(img_path, 'wb') as f:
            f.write(img_res.content)

    # 将XML元素添加到XML文件中
    xml_file.write(ET.tostring(game).decode('utf-8'))

# 多线程下载函数
def download_in_threads(urls, func):
    threads = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=func, args=(url,))
        threads.append(t)
        t.start()

    for t in threads:
        t.join()

# 爬取网页并生成XML文件
xml_file = open(XML_FILE, 'w', encoding='utf-8')
xml_file.write('<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><games>')

# 爬取页面列表并处理每个页面
res = requests.get(PAGE_URL)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
game_links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', {'class': 'imgbox'})]
download_in_threads(game_links, process_game_wallpaper)

# 完成XML文件的保存
xml_file.write('</games>')
xml_file.close()

1. 处理多线程相关的内容，加快程序的运行速度

在第2步中，我们通过使用多线程的方式来加速程序的运行速度。具体的实现方式是，将要下载的每个游戏壁纸页面的url传给download_in_threads函数，并对每个url开启一个线程进行处理。

针对PCgame网站壁纸信息爬虫这个例子进行说明：当我们在处理壁纸页面时，可以开启多个线程同时下载每个页面上的多张图片，这样可以明显地提高图片下载的速度。同时，我们也需要注意到，线程过多的话会造成CPU和内存的过度消耗，因此，在实际的程序中，需要适当调整线程数量的设置。

另外，在爬取速度方面，还可以通过增加多个爬虫进程来进一步加速程序的运行。这种方式需要使用Python的multiprocessing库，并且需要对程序做较大的调整，是一个比较高级的并发处理方法。

最终的结果是，我们可以快速地爬取PCgame网站上的多张游戏壁纸图片，并将图片的url保存在xml文件中，供其他程序使用。同时，通过使用多线程，我们可以明显地提高程序的运行速度。