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高性能异步爬虫

目的:在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作

异步爬虫的方式:

- 多线程、多进程(不建议):

好处:可以为相关阻塞的操作单独开启多线程或进程,阻塞操作就可以异步执行;

弊端:无法无限制的开启多线程或多进程。

- 线程池、进程池(适当的使用):

好处:我们可以降低系统对进程或线程创建和销毁的一个频率,从而很好的降低系统的开销;

弊端:池中线程或进程的数据是有上限的。

代码如下

# _*_ coding:utf-8 _*_
"""
@FileName  :6.4k图片解析爬取(异步高性能测试).py
@CreateTime :2020/8/14 0014 10:01
@Author   : Lurker Zhang
@E-mail   : 289735192@qq.com
@Desc.   :
"""

import requests
from lxml import etree
from setting.config import *
import json
import os
import time
from multiprocessing.dummy import Pool


def main():
  # 图片采集源地址
  # source_url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/'
  # temp_url = 'http://pic.netbian.com/4kmeinv/index_{}.html'
  # source_url = 'http://pic.netbian.com/4kdongman/'
  # temp_url = 'http://pic.netbian.com/4kdongman/index_{}.html'
  source_url = 'http://pic.netbian.com/4kmingxing/'
  temp_url = 'http://pic.netbian.com/4kmingxing/index_{}.html'
  # 本此采集前多少页,大于1的整数
  page_sum = 136
  all_pic_list_url = []
  if page_sum == 1:
    pic_list_url = source_url
    print('开始下载:' + pic_list_url)
    all_pic_list_url.append(pic_list_url)
  else:
    # 先采集第一页
    pic_list_url = source_url
    # 调用采集单页图片链接的函数
    all_pic_list_url.append(pic_list_url)
    # 再采集第二页开始后面的页数
    for page_num in range(2, page_sum + 1):
      pic_list_url = temp_url.format(page_num)
      all_pic_list_url.append(pic_list_url)
  # 单页图片多线程解析
  pool1 = Pool(10)
  pool1.map(down_pic, all_pic_list_url)

  print('采集完成,本地成功下载{0}张图片,失败{1}张图片。'.format(total_success, total_fail))
  # 存储已下载文件名列表:
  with open("../depository/mingxing/pic_name_list.json", 'w', encoding='utf-8') as fp:
    json.dump(pic_name_list, fp)


def down_pic(pic_list_url):
  print("准备解析图片列表页:",pic_list_url)
  # 获取图片列表页的网页数据
  pic_list_page_text = requests.get(url=pic_list_url, headers=headers).text
  tree_1 = etree.HTML(pic_list_page_text)
  # 获取图片地址列表
  pic_show_url_list = tree_1.xpath('//div[@class="slist"]/ul//a/@href')
  pic_url_list = [get_pic_url('http://pic.netbian.com' + pic_show_url) for pic_show_url in pic_show_url_list]

  # 开始下载并保存图片(多线程)
  pool2 = Pool(5)
  pool2.map(save_pic, pic_url_list)


def save_pic(pic_url):
  print("准备下载图片:",pic_url)
  global total_success, total_fail, pic_name_list,path
  picname = get_pic_name(pic_url)
  if not picname in pic_name_list:
    # 获取日期作为保存位置文件夹

    pic = requests.get(url=pic_url, headers=headers).content
    try:
      with open(path + picname, 'wb') as fp:
        fp.write(pic)
    except IOError:
      print(picname + "保存失败")
      total_fail += 1
    else:
      pic_name_list.append(picname)
      total_success += 1
      print("成功保存图片:{0},共成功采集{1}张。".format(picname, total_success))

  else:
    print("跳过,已下载过图片:" + picname)
    total_fail += 1


def get_pic_name(pic_url):
  return pic_url.split('/')[-1]


def get_pic_url(pic_show_url):
  tree = etree.HTML(requests.get(url=pic_show_url, headers=headers).text)
  return 'http://pic.netbian.com/' + tree.xpath('//div[@class="photo-pic"]/a/img/@src')[0]


if __name__ == '__main__':
  # 读入已采集图片的名称库,名称存在重复的表示已经采集过将跳过不采集
  if not os.path.exists('../depository/mingxing/pic_name_list.json'):
    with open("../depository/mingxing/pic_name_list.json", 'w', encoding="utf-8") as fp:
      json.dump([], fp)
  with open("../depository/mingxing/pic_name_list.json", "r", encoding="utf-8") as fp:
    pic_name_list = json.load(fp)
  path = '../depository/mingxing/' + time.strftime('%Y%m%d', time.localtime()) + '/'
  if not os.path.exists(path):
    os.mkdir(path)
  # 记录本次采集图片的数量
  total_success = 0
  total_fail = 0
  main()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,xpath,图片爬取

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。