這篇文章會使用 Python 的 Requests 和 Beautiful Soup 函式庫，搭配 threading 內建函式庫進行多執行緒處理，實作爬取寶可夢圖鑑裡的寶可夢網頁，並自動將每隻寶可夢的圖片下載到電腦中。

原文參考：同時下載多張寶可夢圖片

本篇使用的 Python 版本為 3.7.12，所有範例可使用 Google Colab 實作，不用安裝任何軟體 ( 參考：使用 Google Colab )

觀察網頁結構

前往寶可夢圖鑑官方網站，點擊任何一隻寶可夢進入該寶可夢的頁面，本篇教學範例使用傑尼龜的頁面。

寶可夢圖鑑：https://tw.portal-pokemon.com/play/pokedex

在畫面中按下滑鼠右鍵，檢視網頁的原始碼。

從原始碼中可以看見 meta 標籤裡，包含了一張傑尼龜的縮圖，待會就會透過爬蟲抓取這張縮圖。

爬取 meta 標籤裡的圖片

參考「Requests 函式庫」和「Beautiful Soup 函式庫」安裝 Requests 和 Beautiful Soup 函式庫 ( 如果是 Colab 或 Anaconda Jupyter 應該已經內建 )，執行下方的程式碼，使用 select 方法爬取具有 property 屬性為 og:image 的 meta 標籤，就能爬取到 meta 標籤裡的圖片網址。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

web = requests.get(f'https://tw.portal-pokemon.com/play/pokedex/0007')
soup = BeautifulSoup(web.text, "html.parser")
img = soup.select('meta[property="og:image"]')   # 爬取具有 property 屬性為 og:image 的 meta 標籤
imgUrl = img[0]['content']   # 取出該標籤的 content 內容
print(imgUrl)

參考「內建函式 ( 檔案讀寫 open )」教學搭配 Requests 函式庫，就能讀取網址並將該圖片下載到 pokemon 的資料夾中 ( 請先建立該資料夾 )。

如果是 Colab 環境需要先連動 Google Drive，並透過 os.chdir 切換根目錄。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

web = requests.get(f'https://tw.portal-pokemon.com/play/pokedex/0007')
soup = BeautifulSoup(web.text, "html.parser")
img = soup.select('meta[property="og:image"]')   # 爬取具有 property 屬性為 og:image 的 meta 標籤
imgUrl = img[0]['content']   # 取出該標籤的 content 內容
print(imgUrl)

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')  # Colab 換路徑使用

imgFile = requests.get(imgUrl)       # 讀取圖片資訊
f = open(f'pokemon/0007.png', 'wb')  # 建立 0007.png 圖片
f.write(imgFile.content)             # 寫入圖片
f.close()
print('ok')

搭配 threading 同時下載多張寶可夢圖片

使用 threading 函式庫，將原本的程式，從「同步」改為「非同步」執行，因為有多張圖片要處理，所以採用網址的編號 ( 寶可夢編號 ) 作為圖片的名稱，透過迴圈的方式，就能同時一次下載上百張圖片。

參考：threading 多執行緒處理

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')  # Colab 換路徑使用

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading

def download(num):
    # 加入 try 保護避免遇到無法下載的狀況而發生錯誤
    try:
        web = requests.get(f'https://tw.portal-pokemon.com/play/pokedex/{num}')   # 使用變數替換網址
        soup = BeautifulSoup(web.text, "html.parser")
        img = soup.select('meta[property="og:image"]')
        imgUrl = img[0]['content']
        imgFile = requests.get(imgUrl)
        f = open(f'pokemon/{num}.png', 'wb')
        f.write(imgFile.content)
        f.close()
        print(num)
    except:
        print('error')
        pass
# 使用迴圈，一次可以下載 1～99 張圖片
for i in range(1,100):
    n = f'{i:04d}'
    threading.Thread(target=download, args=(n,)).start()

程式執行後，就會看見圖片「幾乎同時」下載到電腦裡。

使用 concurrent.futures

如果遇到 Colab 無法使用 threading 的情形，可以改用 concurrent.futures 處理非同步下載。

參考：concurrent.futures 平行任務處理

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks')  # Colab 換路徑使用

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def download(num):
    try:
        web = requests.get(f'https://tw.portal-pokemon.com/play/pokedex/{num}')
        soup = BeautifulSoup(web.text, "html.parser")
        img = soup.select('meta[property="og:image"]')
        imgUrl = img[0]['content']
        imgFile = requests.get(imgUrl)
        f = open(f'pokemon/{num}.png', 'wb')
        f.write(imgFile.content)
        f.close()
        print(num)
    except:
        print('error')
        pass

numArr = [f'{j:04d}' for j in range(1,10)]  # 建立圖片檔名清單

executor = ThreadPoolExecutor()          # 建立非同步的多執行緒的啟動器
with ThreadPoolExecutor() as executor:
    executor.map(download, numArr)       # 同時下載圖片

程式執行後，就會看見圖片「幾乎同時」下載到電腦裡。

小結

如果要用爬蟲下載大量圖片，使用「非同步」( 多執行緒平行處理 ) 的方式是相當方便的做法，不僅不用一張張的等待，更能發揮閒置 CPU 最大的效益 ( 同一時間裡可以做很多事情 )。

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