Python爬虫入门教程 13-100 斗图啦表情包多线程爬取

简介: 1.准备爬取斗图la写在前面 今天在CSDN博客,发现好多人写爬虫都在爬取一个叫做斗图啦的网站,里面很多表情包,然后瞅了瞅,各种实现方式都有,今天我给你实现一个多线程版本的。关键技术点 aiohttp ,你可以看一下我前面的文章,然后在学习一下。

1.准备爬取斗图la写在前面

今天在CSDN博客,发现好多人写爬虫都在爬取一个叫做斗图啦的网站,里面很多表情包,然后瞅了瞅,各种实现方式都有,今天我给你实现一个多线程版本的。关键技术点 aiohttp ,你可以看一下我前面的文章,然后在学习一下。

网站就不分析了,无非就是找到规律,拼接URL,匹配关键点,然后爬取。

2.开始撸代码

首先快速的导入我们需要的模块,和其他文章不同,我把相同的表情都放在了同一个文件夹下面,所以需要导入os模块

import asyncio
import aiohttp
from lxml import etree
import os

编写主要的入口方法

if __name__ == '__main__':
    url_format = "http://www.doutula.com/article/list/?page={}"
    urls = [url_format.format(index) for index in range(1,586)]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [x_get_face(url) for url in urls]
    results = loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

我们是为了学习,不是为了攻击别人服务器,所以限制一下并发数量

sema = asyncio.Semaphore(3)

async def x_get_face(url):
    with(await sema):
        await get_face(url)

最后,一顿操作猛如虎,把所有的代码补全,就搞定了,这部分没有什么特别新鲜的地方,找图片链接,然后下载。

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"}
async def get_face(url):
    print("正在操作{}".format(url))
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        async with s.get(url,headers=headers,timeout=5) as res:
            if res.status==200:
                html = await res.text()
                html_format = etree.HTML(html)

                hrefs = html_format.xpath("//a[@class='list-group-item random_list']")

                for link in hrefs:
                    url = link.get("href")
                    title = link.xpath("div[@class='random_title']/text()")[0]  # 获取文件头部

                    path = './biaoqings/{}'.format(title.strip())  # 硬编码了,你要先在项目根目录创建一个biaoqings的文件夹

                    if not os.path.exists(path):
                        os.mkdir(path)
                    else:
                        pass

                    async with s.get(url, headers=headers, timeout=3) as res:
                        if res.status == 200:
                            new_html = await res.text()

                            new_html_format = etree.HTML(new_html)
                            imgs = new_html_format.xpath("//div[@class='artile_des']")
                            for img in imgs:
                                try:
                                    img = img.xpath("table//img")[0]
                                    img_down_url = img.get("src")
                                    img_title = img.get("alt")
                                except Exception as e:
                                    print(e)

                                async with s.get(img_down_url, timeout=3) as res:
                                    img_data = await res.read()
                                    try:
                                        with open("{}/{}.{}".format(path,img_title.replace('\r\n',""),img_down_url.split('.')[-1]),"wb+") as file:
                                            file.write(img_data)
                                    except Exception as e:
                                        print(e)

                        else:
                            pass


            else:
                print("网页访问失败")
相关文章
|
2月前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫:深入探索1688关键词接口获取之道
在数字化经济中,数据尤其在电商领域的价值日益凸显。1688作为中国领先的B2B平台,其关键词接口对商家至关重要。本文介绍如何通过Python爬虫技术,合法合规地获取1688关键词接口,助力商家洞察市场趋势,优化营销策略。
|
18天前
|
并行计算 安全 Java
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
97 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
|
5天前
|
Python
python3多线程中使用线程睡眠
本文详细介绍了Python3多线程编程中使用线程睡眠的基本方法和应用场景。通过 `time.sleep()`函数,可以使线程暂停执行一段指定的时间,从而控制线程的执行节奏。通过实际示例演示了如何在多线程中使用线程睡眠来实现计数器和下载器功能。希望本文能帮助您更好地理解和应用Python多线程编程,提高程序的并发能力和执行效率。
34 20
|
1天前
|
数据采集 存储 数据挖掘
深入剖析 Python 爬虫:淘宝商品详情数据抓取
深入剖析 Python 爬虫:淘宝商品详情数据抓取
|
4天前
|
存储 数据采集 数据库
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
Python爬虫实战:股票分时数据抓取与存储
|
30天前
|
数据采集 JSON 数据格式
Python爬虫:京东商品评论内容
京东商品评论接口为商家和消费者提供了重要工具。商家可分析评论优化产品,消费者则依赖评论做出购买决策。该接口通过HTTP请求获取评论内容、时间、点赞数等数据,支持分页和筛选好评、中评、差评。Python示例代码展示了如何调用接口并处理返回的JSON数据。应用场景包括产品优化、消费者决策辅助、市场竞争分析及舆情监测。
|
1月前
|
数据采集 供应链 API
Python爬虫与1688图片搜索API接口:深度解析与显著收益
在电子商务领域,数据是驱动业务决策的核心。阿里巴巴旗下的1688平台作为全球领先的B2B市场,提供了丰富的API接口,特别是图片搜索API(`item_search_img`),允许开发者通过上传图片搜索相似商品。本文介绍如何结合Python爬虫技术高效利用该接口,提升搜索效率和用户体验,助力企业实现自动化商品搜索、库存管理优化、竞品监控与定价策略调整等,显著提高运营效率和市场竞争力。
89 3
|
2月前
|
数据采集 存储 缓存
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
如何使用缓存技术提升Python爬虫效率
|
2月前
|
数据采集 JSON API
如何利用Python爬虫淘宝商品详情高级版(item_get_pro)API接口及返回值解析说明
本文介绍了如何利用Python爬虫技术调用淘宝商品详情高级版API接口(item_get_pro),获取商品的详细信息,包括标题、价格、销量等。文章涵盖了环境准备、API权限申请、请求构建和返回值解析等内容,强调了数据获取的合规性和安全性。
|
2月前
|
数据采集 Web App开发 监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控
Python爬虫:爱奇艺榜单数据的实时监控

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多