Python爬虫入门教程 11-100 行行网电子书多线程爬取

简介: 行行网电子书多线程-写在前面最近想找几本电子书看看,就翻啊翻,然后呢,找到了一个 叫做 周读的网站 ,网站特别好,简单清爽,书籍很多,而且打开都是百度网盘可以直接下载,更新速度也还可以,于是乎,我给爬了。

行行网电子书多线程-写在前面

最近想找几本电子书看看,就翻啊翻,然后呢,找到了一个 叫做 周读的网站 ,网站特别好,简单清爽,书籍很多,而且打开都是百度网盘可以直接下载,更新速度也还可以,于是乎,我给爬了。本篇文章学习即可,这么好的分享网站,尽量不要去爬,影响人家访问速度就不好了 http://www.ireadweek.com/ ,想要数据的,可以在我博客下面评论,我发给你,QQ,邮箱,啥的都可以。

image

image

这个网站页面逻辑特别简单 ,我翻了翻 书籍详情页面 ,就是下面这个样子的,我们只需要循环生成这些页面的链接,然后去爬就可以了,为了速度,我采用的多线程,你试试就可以了,想要爬取之后的数据,就在本篇博客下面评论,不要搞坏别人服务器。

http://www.ireadweek.com/index.php/bookInfo/11393.html
http://www.ireadweek.com/index.php/bookInfo/11.html
....

行行网电子书多线程- 撸代码

代码非常简单,有咱们前面的教程做铺垫,很少的代码就可以实现完整的功能了,最后把采集到的内容写到 csv 文件里面,(csv 是啥,你百度一下就知道了) 这段代码是IO密集操作 我们采用aiohttp模块编写。

第1步

拼接URL,开启线程。

import requests

# 导入协程模块
import asyncio
import aiohttp


headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.106 Safari/537.36",
           "Host": "www.ireadweek.com",
           "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8"}

async def get_content(url):
    print("正在操作:{}".format(url))
    # 创建一个session 去获取数据 
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url,headers=headers,timeout=3) as res:
            if res.status == 200:
                source = await res.text()  # 等待获取文本
                   print(source)


if __name__ == '__main__':
    url_format = "http://www.ireadweek.com/index.php/bookInfo/{}.html"
    full_urllist = [url_format.format(i) for i in range(1,11394)]  # 11394
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [get_content(url) for url in full_urllist]
    results = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

上面的代码可以同步开启N多个线程,但是这样子很容易造成别人的服务器瘫痪,所以,我们必须要限制一下并发次数,下面的代码,你自己尝试放到指定的位置吧。

sema = asyncio.Semaphore(5)
# 为避免爬虫一次性请求次数太多,控制一下
async def x_get_source(url):
    with(await sema):
        await get_content(url)

第2步

处理抓取到的网页源码,提取我们想要的元素,我新增了一个方法,采用lxml进行数据提取。

def async_content(tree):
    title = tree.xpath("//div[@class='hanghang-za-title']")[0].text
    # 如果页面没有信息,直接返回即可
    if title == '':
        return
    else:
        try:
            description = tree.xpath("//div[@class='hanghang-shu-content-font']")
            author = description[0].xpath("p[1]/text()")[0].replace("作者:","") if description[0].xpath("p[1]/text()")[0] is not None else None
            cate = description[0].xpath("p[2]/text()")[0].replace("分类:","") if description[0].xpath("p[2]/text()")[0] is not None else None
            douban = description[0].xpath("p[3]/text()")[0].replace("豆瓣评分:","") if description[0].xpath("p[3]/text()")[0] is not None else None
            # 这部分内容不明确,不做记录
            #des = description[0].xpath("p[5]/text()")[0] if description[0].xpath("p[5]/text()")[0] is not None else None
            download = tree.xpath("//a[@class='downloads']")
        except Exception as e:
            print(title)
            return

    ls = [
        title,author,cate,douban,download[0].get('href')
    ]
    return ls

第3步

数据格式化之后,保存到csv文件,收工!

 print(data)
 with open('hang.csv', 'a+', encoding='utf-8') as fw:
     writer = csv.writer(fw)
     writer.writerow(data)
 print("插入成功!")

行行网电子书多线程- 运行代码,查看结果

20181015172037526

因为这个可能涉及到获取别人服务器重要数据了,代码不上传github了,有需要的留言吧,我单独发送给你


9150e4e5ly1fw8j8sshn9g207i07i3zo.gif
相关文章
|
7月前
|
数据采集 存储 JSON
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
Python爬取知乎评论:多线程与异步爬虫的性能优化
|
6月前
|
数据采集 存储 前端开发
Java爬虫性能优化:多线程抓取JSP动态数据实践
Java爬虫性能优化:多线程抓取JSP动态数据实践
|
4月前
|
Java 调度 数据库
Python threading模块:多线程编程的实战指南
本文深入讲解Python多线程编程,涵盖threading模块的核心用法:线程创建、生命周期、同步机制(锁、信号量、条件变量)、线程通信(队列)、守护线程与线程池应用。结合实战案例,如多线程下载器,帮助开发者提升程序并发性能,适用于I/O密集型任务处理。
437 0
|
5月前
|
数据采集 存储 弹性计算
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
高并发Java爬虫的瓶颈分析与动态线程优化方案
|
6月前
|
数据采集 消息中间件 并行计算
Python多线程与多进程性能对比:从原理到实战的深度解析
在Python编程中,多线程与多进程是提升并发性能的关键手段。本文通过实验数据、代码示例和通俗比喻,深入解析两者在不同任务类型下的性能表现,帮助开发者科学选择并发策略,优化程序效率。
507 1
|
6月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 监控
代理IP并发控制:多线程爬虫的加速引擎
在数据采集领域,多线程爬虫结合代理IP并发控制技术,有效突破反爬机制。通过动态代理池与智能并发策略,显著提升采集效率并降低封禁率,成为高效数据抓取的关键方案。
240 0
|
8月前
|
JSON 算法 Java
打造终端里的下载利器:Python实现可恢复式多线程下载器
在数字时代,大文件下载已成为日常需求。本文教你用Python打造专业级下载器,支持断点续传、多线程加速、速度限制等功能,显著提升终端下载体验。内容涵盖智能续传、多线程分块下载、限速控制及Rich库构建现代终端界面,助你从零构建高效下载工具。
528 1
|
7月前
|
数据采集 监控 调度
干货分享“用 多线程 爬取数据”:单线程 + 协程的效率反超 3 倍,这才是 Python 异步的正确打开方式
在 Python 爬虫中,多线程因 GIL 和切换开销效率低下,而协程通过用户态调度实现高并发,大幅提升爬取效率。本文详解协程原理、实战对比多线程性能,并提供最佳实践,助你掌握异步爬虫核心技术。
|
7月前
|
数据采集 存储 Java
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
多线程Python爬虫:加速大规模学术文献采集
|
10月前
|
数据采集 测试技术 C++
无headers爬虫 vs 带headers爬虫:Python性能对比
无headers爬虫 vs 带headers爬虫:Python性能对比

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多