这篇教程Python实现多线程爬表情包详解写得很实用，希望能帮到您。
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 requestsimport parsel # 数据解析模块 第三方模块 pip install parselimport 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 responsedef 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_datadef 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51zixue.net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51zixue.net！
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