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！

新闻标题：如何使用Java爬虫批量爬取图片
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