加入收藏 | 设为首页 | 会员中心 | 我要投稿 云计算网_泰州站长网 (http://www.0523zz.com/)- 视觉智能、AI应用、CDN、行业物联网、智能数字人!
当前位置: 首页 > 站长学院 > Asp教程 > 正文

Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

发布时间:2016-12-04 12:33:49 所属栏目:Asp教程 来源:网络整理
导读:XPath 的安装以及使用 1 . XPath 的介绍 刚学过正则表达式,用的正顺手,现在就把正则表达式替换掉,使用 XPath,有人表示这太坑爹了,早知道刚上来就学习 XPath 多省事

打印结果为

http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=50
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=100
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=150
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=200
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=250
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=300
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=350
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=400
http://tieba.baidu.com/f#63;kw=pythonie=utf-8pn=450
单线程耗时 : 7.26399993896 s
多线程耗时 : 2.49799990654 s

至于以上链接为什么设置间隔为 50,是因为我发现在百度贴吧上没翻一页,pn 的值就会增加 50。 通过以上结果我们发现,多线程相比于单线程效率提升了太多太多。至于以上代码中多线程的使用,我就不再过多讲解,我相信只要接触过 Java 的人对多线程的使用不会陌生,其实都是大差不差。没有接触过 Java ?那就对不起了,以上代码请自行消化吧。

实战 -- 爬取当当网书籍信息

一直以来都在当当网购买书籍,既然学会了如何利用 Python 爬取信息,那么首先就来爬取一下当当网中的书籍信息吧。本实战完成之后的内容如下所示

Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

在当当网中搜索 Java ,出现了89页内容,我选择爬取了前 80 页,而且为了比较多线程和单线程的效率,我特意在这里对二者进行了比较,其中单线程爬取所用时间为 67s,而多线程仅为 15s 。

如何爬取网页,在上面 XPath 的使用中我们也已经做了介绍,无非就是进入网页,右击选择检查,查看网页 html 代码,然后寻找规律,进行信息的提取,在这里就不在多介绍,由于代码比较短,所以在这里直接上源代码。

# coding=utf8
import requests
import re
import time
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

def changepage(url, total):
  urls = []
  nowpage = int(re.search('(d+)', url, re.S).group(1))
  for i in range(nowpage, total + 1):
    link = re.sub('page_index=(d+)', 'page_index=%s' % i, url, re.S)
    urls.append(link)
  return urls

def spider(url):
  html = requests.get(url)
  content = html.text

  selector = etree.HTML(content)
  title = []
  title = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/a/@title')

  detail = []
  detail = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/p[3]/span[1]/text()')
  saveinfo(title,detail)

def saveinfo(title, detail):
  length1 = len(title)
  for i in range(0, length1 - 1):
    f.writelines(title[i] + 'n')
    f.writelines(detail[i] + 'nn')

if __name__ == '__main__':
  pool = ThreadPool(4)
  f = open('info.txt', 'a')
  url = 'http://search.dangdang.com/#63;key=Javaact=inputpage_index=1'
  urls = changepage(url, 80)

  time1 = time.time()
  pool.map(spider, urls)
  pool.close()
  pool.join()

  f.close()
  print '爬取成功!'
  time2 = time.time()
  print '多线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'

  # time1 = time.time()
  # for each in urls:
  #   spider(each)
  # time2 = time.time()
  # f.close()

  # print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'

可见,以上代码中的知识,我们都在介绍 XPath 和 并行化 中做了详细的介绍,所以阅读起来十分轻松。

好了,到今天为止,Python 爬虫相关系列的文章到此结束,谢谢你的观看。

(编辑:云计算网_泰州站长网)

【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容!

推荐文章
    热点阅读