一个简单的多线程Python爬虫 最近想要抓取拉勾网的数据,最开始是使用Scrapy的,但是遇到了下面两个问题: 前端页面是用JS模板引擎生成的 接口主要是用POST提交参数的 目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面,用POST的提交参数的话,接口统一,也没有必要使用Scrapy,所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法. 本文中的部分链接可能需要FQ. 参考资料: http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-threadi

原文地址 python的多线程异步常用到queue和threading模块 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import logging import queue import threading def func_a(a, b): return a + b def func_b(): pass def func_c(a, b, c): return a, b, c # 异步任务队列 _task_queue = queue.Queue(

题记:作为测试工程师经常需要解决测试数据来源的问题,解决思路无非是三种:(1)直接从生产环境拷贝真实数据 (2)从互联网上爬取数据 (3)自己用脚本或者工具造数据.前段时间,为了获取更多的测试数据,笔者就做了一个从互联网上爬取数据的爬虫程序,虽然功能上基本满足项目的需求,但是爬取的效率还是不太高.作为一个精益求精的测试工程师,决定研究一下多线程在爬虫领域的应用,以提高爬虫的效率. 一.为什么需要多线程 凡事知其然也要知其所以然.在了解多线程的相关知识之前,我们先来看看为什么需要多线程.打个比方吧

爬虫本质就是将网站或者接口的数据经过筛选后按需求保存 这里实现一个简单爬虫仅供参考 import requests import bs4 import threading import queue import os class GetWebAndHandle(threading.Thread): status = { 'work': True, 'path': 'your-path', 'suffix': '.html' } headers = { 'User-Agent': 'your-ag

本文主要包括以下内容 线程池实现并发爬虫 回调方法实现异步爬虫 协程技术的介绍 一个基于协程的异步编程模型 协程实现异步爬虫 线程池.回调.协程 我们希望通过并发执行来加快爬虫抓取页面的速度.一般的实现方式有三种: 线程池方式:开一个线程池,每当爬虫发现一个新链接,就将链接放入任务队列中,线程池中的线程从任务队列获取一个链接,之后建立socket,完成抓取页面.解析.将新连接放入工作队列的步骤. 回调方式:程序会有一个主循环叫做事件循环,在事件循环中会不断获得事件,通过在事件上注册解除回调函数来

开始 开篇:爬代理ip v2.0(未完待续),实现了获取代理ips,并把这些代理持久化(存在本地).同时使用的是tornado的HTTPClient的库爬取内容. 中篇:开篇主要是获取代理ip:中篇打算使用代理ip,同时优化代码,并且异步爬取内容.所以接下来,就是写一个:异步,使用代理的爬虫.定义为:爬虫 v2.5 为什么使用代理 在开篇中我们爬来的代理ip怎么用? 在需要发送请求的时候,需要把请求,先发送到代理服务器(通过代理ip和端口),再由代理服务器请求目标网站.目标网站返回响应的时候也是

一.课程介绍 1. 课程来源 本课程核心部分来自<500 lines or less>项目,作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum.项目代码使用 MIT 协议,项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议. 课程内容在原文档基础上做了稍许修改,增加了部分原理介绍,步骤的拆解分析及源代码注释. 2. 内容简介 传统计算机

python链家网二手房异步IO爬虫,使用asyncio.aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫,刚入门时会使用requests.urllib这些同步的库进行单线程爬虫,速度是比较慢的,后学会用scrapy框架进行爬虫,速度很快,原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架. 本例使用的asyncio也是一个异步IO框架,在python3.5以后加入了协程的关键字async,能够将协程和生成器区分开来,更加方便使用协程. 经过测试,平均1秒可以爬

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最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务

爬虫的基本步骤分为:获取,解析,存储.假设这里获取和存储为io密集型(访问网络和数据存储),解析为cpu密集型.那么在设计多线程爬虫时主要有两种方案:第一种方案是一个线程完成三个步骤,然后运行多个线程:第二种方案是每个步骤运行一个多线程,比如N个线程进行获取,1个线程进行解析(多个线程之间切换会降低效率),N个线程进行存储. 下面我们尝试抓取http://www.chembridge.com/ 库存药品信息. 首先确定url为http://www.chembridge.com/search/se

python多线程爬虫项目() 爬取目标:斗图啦(起始url:http://www.doutula.com/photo/list/?page=1) 爬取内容:斗图啦全网图片 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. xpath实现数据解析.提取和清洗 threading模块实现多线程爬虫 爬取结果: 思路:由于该爬虫存在网络密集IO和磁盘密集IO,存在大量等待时间,遂采用多线程方式爬取. 设计:本文采用多为结构化代码的面向对象封装设计思路,使用生产消费者模型,完成多线程的调度.爬取.

多线程简单实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import logging import queue import threading from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 任务:事件 def func_a(a, b): return a + b def func_b(a, b): return a * b def func_c(a, b, c): return a *

钢铁知识库,一个学习python爬虫.数据分析的知识库.人生苦短,快用python. 之前我们使用requests库爬取某个站点的时候,每发出一个请求,程序必须等待网站返回响应才能接着运行,而在整个爬虫过程中,整个爬虫程序是一直在等待的,实际上没有做任何事情. 像这种占用磁盘/内存IO.网络IO的任务,大部分时间是CPU在等待的操作,就叫IO密集型任务.对于这种情况有没有优化方案呢,当然有,那就是使用aiohttp库实现异步爬虫. aiohttp是什么 我们在使用requests请求时,只能等一

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

开始 开篇:爬代理ip v2.0(未完待续),实现了获取代理ips,并把这些代理持久化(存在本地).同时使用的是tornado的HTTPClient的库爬取内容. 中篇:开篇主要是获取代理ip:中篇打算使用代理ip,同时优化代码,并且异步爬取内容.所以接下来,就是写一个:异步,使用代理的爬虫.定义为:爬虫 v2.5 为什么使用代理 在开篇中我们爬来的代理ip怎么用? 在需要发送请求的时候,需要把请求,先发送到代理服务器(通过代理ip和端口),再由代理服务器请求目标网站.目标网站返回响应的时候也是

1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没有读完,你想休息一下,但是你想在回来时恢复到当时读的具体进度.有一个方法就是记下页数.行数与字数这三个数值,这

Python 多线程.多进程 (一)之 源码执行流程.GIL Python 多线程.多进程 (二)之 多线程.同步.通信 Python 多线程.多进程 (三)之 线程进程对比.多线程 一.python多线程 对于I/O操作的时候,进程与线程的性能差别不大,甚至由于线程更轻量级,性能更高.这里的I/O包括网络I/O和文件I/O 1.实例 假如利用socket发送http请求,也就是网络I/O.爬取列表网页中的写href链接,然后获取href链接之后,在爬去链接的网页详情. 如果不适用多线程的话,程

原文链接:http://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html 1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书

浅谈 Python 多线程.进程.协程上手体验 前言:浅谈 Python 很多人都认为 Python 的多线程是垃圾(GIL 说这锅甩不掉啊~):本章节主要给你体验下 Python 的两个库 Threading Multiprocessing Gevent 一.线程 Threading Threading 模块建立在 _thread 模块之上._thread 模块以低级.原始的方式来处理和控制线程,而 threading 模块通过对 thread 进行二次封装,提供了更方便的 api 来处理线程

转自https://www.cnblogs.com/whatisfantasy/p/6440585.html 1 概念梳理: 1.1 线程 1.1.1 什么是线程 线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位.它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位.一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.一个线程是一个execution context(执行上下文),即一个cpu执行时所需要的一串指令. 1.1.2 线程的工作方式 假设你正在读一本书,没