Python脚本-爬虫与多线程
实验要求编写爬虫
要求1.使用threading函数（重点，实现多线程）；2.使用geturl模块（这个无所谓，用requests都可以）
一.
import requests
link=‘https://www.cnblogs.com/echoDetected/‘
headers={‘User-Agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36‘}#伪装成浏览器访问
r=requests.get(link,headers=headers)
print(r.text)调用requests库，获取网页源代码，我们可以自定义headers头，来伪装成浏览器访问
二.
import requests
headers={‘User-Agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36‘}#定制响应头
r=requests.get(‘https://www.cnblogs.com/echoDetected/‘,headers=headers,timeout=20)#超时处理
print("文本编码：",r.encoding)
print("响应状态码：",r.status_code)
print("字符串方式的响应体：",r.text)筛选内容进行打印
三.
使用BeautifulSoup库进行解析网页
from bs4 import BeautifulSoup soup=BeautifulSoup(r.text,‘lxml‘) post=soup.find(‘span‘,class_=‘post-view-count‘).text.strip()#找到我们需要的属性
这里的代码对自己博客当前网页的文章阅读数进行爬取（只选中一个文章），并写入date.txt文件，‘a+‘代表写入时不会覆盖原文件
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
link=‘https://www.cnblogs.com/echoDetected/‘
headers={‘User-Agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36‘}
r=requests.get(link,headers=headers)
soup=BeautifulSoup(r.text,‘lxml‘)
post=soup.find(‘span‘,class_=‘post-view-count‘).text.strip()#找到我们需要的属性
with open(‘date.txt‘,‘a+‘) as t:#写入文件
t.write(post)
t.close()既然爬的数量太少了，我们就来爬取更多的阅读数。
调用re函数，返回匹配的所有字符，再以博客页面的page为变量，遍历两页上文章的阅读数
import re
import requests
for i in range(1,3):
link=‘https://www.cnblogs.com/echoDetected/default.html?page=‘+str(i)
headers={‘user-agent‘:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.109 Safari/537.36‘}
r=requests.get(link,headers=headers)
html=r.text
post=re.findall(‘<span class="post-view-count">(.*?)</span>‘,html)
for i in post:
print(i)
#爬取博客两页的阅读数
四.
爬取图片，视情况修改代码，原来的注释和自己的注释都在代码里
from urllib.request import urlopen #注意这里的写法urllib不能直接写为import urllib要加上它的对象request
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
import urllib.request
url = "https://www.cnblogs.com/echoDetected/p/13024533.html"
html = urllib.request.urlopen(url).read().decode(‘utf-8‘)
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)
#是指定Beautiful的解析器为“html.parser”还有BeautifulSoup(markup,“lxml”)BeautifulSoup(markup, “lxml-xml”) BeautifulSoup(markup,“xml”)等等很多种
print(soup.prettify())#美化功能
# 用Beautiful Soup结合正则表达式来提取包含所有图片链接（img标签中，class=**，以.png结尾的链接）的语句
#find_all查找
#find()查找第一个匹配结果出现的地方，find_all()找到所有匹配结果出现的地方
#re模块中包含一个重要函数是compile(pattern [, flags]) ，该函数根据包含的正则表达式的字符串创建模式对象。可以实现更有效率的匹配。
links = soup.find_all(‘img‘, "", src=re.compile(r‘.png$‘))
print(links)
# 设置保存图片的路径，否则会保存到程序当前路径
path = r‘C:/Users/ASUS/desktop/images/‘ # 路径前的r是保持字符串原始值的意思，就是说不对其中的符号进行转义
for link in links:#使用attrs 获取标签属性
print(link.attrs[‘src‘])
# 保存链接并命名，time.time()返回当前时间戳防止命名冲突
#urlretrieve()方法直接将远程数据下载到本地
#urlretrieve(url, filename=None, reporthook=None, data=None)
urllib.request.urlretrieve(link.attrs[‘src‘],path + ‘\%s.png‘ % time.time()) # 使用request.urlretrieve直接将所有远程链接数据下载到本地
print(‘==========图片已写本地文件夹==========‘)五.
多线程爬取图片，效率更高，使用Queue队列线程安全队列
from queue import Queue...
page_queue = Queue(100)
img_queue = Queue(1000)...使用threading模块下的thread来进行封装
import threading... class Consumer(threading.Thread):...
etree.HTML解析字符串格式的HTML文档对象，转变为_Element对象，用于调用xpath()等方法
xpath()方法：
//：定位根节点；
/@：提取当前路径下标签属性值
from lxml import etree...
tree = etree.HTML(html)
imgs = tree.xpath(‘//div[@class="card-image"]//img[@class!="gif"]‘)完整代码，取自爬知乎表情包的代码：
当然代码是改过的（#是我自己的注释），熟悉各种语法作用以后，完全可以拿来爬取其他网页的图片，这里我就去爬了下Y1ng大佬博客的封面图片，看看他参见过哪些ctf比赛
#省略调用模块class Producer(threading.Thread):
"""
生产者 - 图片地址
"""
def __init__(self, page_queue, img_queue):
super(Producer, self).__init__()
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
while True:
if self.page_queue.empty():
break
url = self.page_queue.get()
self.parse_page(url)
def parse_page(self, url):
"""
请求 解析 下载
:param url:
:return:
"""
headers = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36‘,
}
req = requests.get(url=url, headers=headers)
html = req.text
tree = etree.HTML(html)
imgs = tree.xpath(‘//div[@class="card-image"]//img[@class!="gif"]‘)
for img in imgs:
img_url = img.get(‘src‘)#src
#删除非法字符，图片文件名合法化
alt = img_url.replace(‘.‘,‘‘)
alt = alt.replace(‘:‘,‘‘)
alt = alt.replace(‘/‘,‘‘)
suffix = os.path.splitext(img_url)[1]#切片获得文件扩展名
file_name = alt + suffix
self.img_queue.put((img_url, file_name))
class Consumer(threading.Thread):
"""
消费者 - 下载图片
"""
def __init__(self, page_queue, img_queue):
super(Consumer, self).__init__()
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
headers = {
‘User-Agent‘: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36‘,
}
while True:
if self.img_queue.empty() and self.page_queue.empty():
break
img_url, file_name = self.img_queue.get()
req_img = requests.get(url=img_url, headers=headers)
with open(‘images/‘ + file_name, ‘wb‘) as fp:
fp.write(req_img.content)
print(file_name + ‘下载完成...‘)
def main():
"""
主函数
:return:
"""
page_queue = Queue(100)
img_queue = Queue(1000)
for x in range(1, 101):
url = ‘https://www.gem-love.com/page/%d‘ % x#这里是赋值，相当于%(x)，不是取模
page_queue.put(url)
for x in range(6):
t = Producer(page_queue=page_queue, img_queue=img_queue)
t.start()
for x in range(4):
t = Consumer(page_queue=page_queue, img_queue=img_queue)
t.start()
if __name__ == ‘__main__‘:
main()嫌麻烦的话，可以将保存路径修改到桌面
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