Python实现多线程爬表情包详解

 更新时间:2021年11月25日 16:37:54   作者:魔王不会哭  
这篇文章主要介绍了Python多线程爬表情包,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

课程亮点

系统分析目标网页

html标签数据解析方法

海量图片数据一键保存

环境介绍

python 3.8

pycharm

模块使用

requests >>> pip install requests

parsel >>> pip install parsel

time 时间模块 记录运行时间

流程

一. 分析我们想要的数据内容 是可以从哪里获取

表情包 >>> 图片url地址 以及 图片名字

对于开发者工具的使用 >>>

二. 代码实现步骤

1.发送请求

确定一下发送请求 url地址

请求方式是什么 get请求方式 post请求方式

请求头参数 : 防盗链 cookie …

2.获取数据

获取服务器返回的数据内容

response.text 获取文本数据

response.json() 获取json字典数据

response.content 获取二进制数据 保存图片/音频/视频/特定格式文件内容 都是获取二进制数据内容

3.解析数据

提取我们想要的数据内容

I. 可以直接解析处理

II. json字典数据 键值对取值

III. re正则表达式

IV. css选择器

V. xpath

4.保存数据

文本

csv

数据库

本地文件夹

导入模块

import requests  # 数据请求模块 第三方模块 pip install requests
import parsel  # 数据解析模块 第三方模块 pip install parsel
import re  # 正则表达式模块
import time  # 时间模块
import concurrent.futures

单线程爬取10页数据

1. 发送请求

start_time = time.time()

for page in range(1, 11):
    url = f'https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{page}html'
     headers = {
         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'
     }
     response = requests.get(url=url, headers=headers)
     # <Response [200]> response 对象 200状态码 表示请求成功

2. 获取数据, 获取文本数据 / 网页源代码

# 在开发者工具上面 元素面板 看到有相应标签数据, 但是我发送请求之后 没有这样的数据返回
# 我们要提取数据, 要根据服务器返回数据内容
# xpath 解析方法 parsel 解析模块  parsel这个模块里面就可以调用xpath解析方法
# print(response.text)

3. 解析数据

# 解析速度 bs4 解析速度会慢一些 如果你想要对于字符串数据内容 直接取值 只能正则表达式
     selector = parsel.Selector(response.text) # 把获取下来html字符串数据内容 转成 selector 对象
     title_list = selector.css('.ui.image.lazy::attr(title)').getall()
     img_list = selector.css('.ui.image.lazy::attr(data-original)').getall()
# 把获取下来的这两个列表 提取里面元素 一一提取出来
# 提取列表元素 for循环 遍历
     for title, img_url in zip(title_list, img_list):

4. 保存数据

# split() 字符串分割的方法 根据列表索引位置取值
# img_name_1 = img_url[-3:] # 通过字符串数据 进行切片
# 从左往右 索引位置 是从 0 开始 从右往左 是 -1开始
         # print(title, img_url)
         title = re.sub(r'[\/:*?"<>|\n]', '_', title)
         # 名字太长 报错
         img_name = img_url.split('.')[-1]   # 通过split() 字符串分割的方法 根据列表索引位置取值
         img_content = requests.get(url=img_url).content # 获取图片的二进制数据内容
         with open('img\\' + title + '.' + img_name, mode='wb') as f:
             f.write(img_content)
         print(title)

多线程爬取10页数据

def get_response(html_url):
    """发送请求"""
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.54 Safari/537.36'
    }
    response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
    return response
def get_img_info(html_url):
    """获取图片url地址 以及 图片名字"""
    response = get_response(html_url)
    selector = parsel.Selector(response.text)  # 把获取下来html字符串数据内容 转成 selector 对象
    title_list = selector.css('.ui.image.lazy::attr(title)').getall()
    img_list = selector.css('.ui.image.lazy::attr(data-original)').getall()
    zip_data = zip(title_list, img_list)
    return zip_data
def save(title, img_url):
    """保存数据"""
    title = re.sub(r'[\/:*?"<>|\n]', '_', title)
    # 名字太长 报错
    img_name = img_url.split('.')[-1]  # 通过split() 字符串分割的方法 根据列表索引位置取值
    img_content = requests.get(url=img_url).content  # 获取图片的二进制数据内容
    with open('img\\' + title + '.' + img_name, mode='wb') as f:
        f.write(img_content)
    print(title)

多进程爬取10页数据

def main(html_url):
    zip_data = get_img_info(html_url)
    for title, img_url in zip_data:
        save(title, img_url)
if __name__ == '__main__':
    start_time = time.time()
    exe = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)
    for page in range(1, 11):
        # 1. 发送请求
        url = f'https://fabiaoqing.com/biaoqing/lists/page/{page}html'
        exe.submit(main, url)
    exe.shutdown()
    end_time = time.time()
    use_time = int(end_time - start_time)
    print('程序耗时: ', use_time)

单线程爬取10页数据 61秒时间

多线程爬取10页数据 19秒时间 >>> 13

多进程爬取10页数据 21秒时间 >>> 18

到此这篇关于Python实现多线程爬表情包详解的文章就介绍到这了,更多相关Python 多线程爬表情包内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 使用python如何实现泛型函数

    使用python如何实现泛型函数

    这篇文章主要介绍了使用python如何实现泛型函数,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-09-09
  • 教你使用Python获取QQ音乐某个歌手的歌单

    教你使用Python获取QQ音乐某个歌手的歌单

    这篇文章主要介绍了Python获取QQ音乐某个歌手的歌单,从qq音乐中获取某个你喜欢的歌手的清单,涉及到的库有requests、json,本文结合示例代码给大家介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
    2022-04-04
  • 简析Python的闭包和装饰器

    简析Python的闭包和装饰器

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python的闭包和装饰器,何为闭包?何为装饰器?感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2016-02-02
  • python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法详解

    python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法详解

    这篇文章主要介绍了python爬虫学习笔记之Beautifulsoup模块用法,结合实例形式详细分析了python爬虫Beautifulsoup模块基本功能、原理、用法及操作注意事项,需要的朋友可以参考下
    2020-04-04
  • 使用Python的datetime库处理时间(RPA流程)

    使用Python的datetime库处理时间(RPA流程)

    datetime 是 Python 处理日期和时间的标准库。这篇文章主要介绍了使用Python的datetime库处理时间(RPA流程),需要的朋友可以参考下
    2019-11-11
  • Python 图像处理 Pillow 库详情

    Python 图像处理 Pillow 库详情

    这篇文章主要介绍了Python 图像处理 Pillow 库,图像处理是常用的技术,python 拥有丰富的第三方扩展库,Pillow 是 Python3 最常用的图像处理库,目前最高版本5.2.0。Python2 使用Pil库,两者是使用方法差不多,区别在于类的引用不同。下面来看看文章的详细内容
    2021-11-11
  • Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

    Python机器学习算法之k均值聚类(k-means)

    这篇文章主要为大家详细介绍了Python机器学习算法之k均值聚类,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
    2018-02-02
  • Python实现自动整理表格的示例代码

    Python实现自动整理表格的示例代码

    这篇文章主要为大家详细介绍了如何利用Python实现自动整理表格的功能,文中的示例代码简洁易懂,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下
    2023-03-03
  • python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的实现代码

    python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上的实现代码

    这篇文章主要介绍了python opencv把一张图片嵌入(叠加)到另一张图片上,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2020-06-06
  • golang/python实现归并排序实例代码

    golang/python实现归并排序实例代码

    这篇文章主要给大家介绍了关于golang/python实现归并排序的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-08-08

最新评论