圆月山庄资源网

Python基于多线程实现抓取数据存入数据库的方法
脚本专栏 2024/11/7 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

本文实例讲述了Python基于多线程实现抓取数据存入数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

1. 数据库类

"""
使用须知：
代码中数据表名 aces ，需要更改该数据表名称的注意更改
"""
import pymysql
class Database():
  # 设置本地数据库用户名和密码
  host = "localhost"
  user = "root"
  password = ""
  database = "test"
  port = 3306
  charset = "utf8"
  cursor=''
  connet =''
  def __init__(self):
    #连接到数据库
    self.connet = pymysql.connect(host = self.host , user = self.user,password = self.password , database = self.database, charset = self.charset)
    self.cursor = self.connet.cursor()
  # #删表
  def dropTables(self):
    self.cursor.execute('''''drop table if exists aces''')
    print("删表")
  #建表
  def createTables(self):
    self.cursor.execute('''''create table if not exists aces
            (
              asin  varchar(11) primary key not null,
              checked varchar(200));''')
    print("建表")
  #保存数据
  def save(self,aceslist):
    self.cursor.execute("insert into aces ( asin, checked) values(%s,%s)", (aceslist[0],aceslist[1]))
    self.connet.commit()
  #判断元素是否已经在数据库里，在就返回true ,不在就返回false
  def is_exists_asin(self,asin):
    self.cursor.execute('select * from aces where asin = %s',asin)
    if self.cursor.fetchone() is None:
      return False
    return True
# db =Database()

2. 多线程任务类

import urllib.parse
import urllib.parse
import urllib.request
from queue import Queue
import time
import random
import threading
import logging
import pymysql
from bs4 import BeautifulSoup
from local_data import Database
#一个模块中存储多个类 AmazonSpeder , ThreadCrawl(threading.Thread), AmazonSpiderJob
class AmazonSpider():
  def __init__(self):
    self.db = Database()
  def randHeader(self):
    head_connection = ['Keep-Alive', 'close']
    head_accept = ['text/html, application/xhtml+xml, */*']
    head_accept_language = ['zh-CN,fr-FR;q=0.5', 'en-US,en;q=0.8,zh-Hans-CN;q=0.5,zh-Hans;q=0.3']
    head_user_agent = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1500.95 Safari/537.36',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; Trident/7.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; rv:11.0) like Gecko)',
              'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.2) Gecko/2008070208 Firefox/3.0.1',
              'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1) Gecko/20070309 Firefox/2.0.0.3',
              'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1) Gecko/20070803 Firefox/1.5.0.12',
              'Opera/9.27 (Windows NT 5.2; U; zh-cn)',
              'Mozilla/5.0 (Macintosh; PPC Mac OS X; U; en) Opera 8.0',
              'Opera/8.0 (Macintosh; PPC Mac OS X; U; en)',
              'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US; rv:1.8.1.12) Gecko/20080219 Firefox/2.0.0.12 Navigator/9.0.0.6',
              'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Win64; x64; Trident/4.0)',
              'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; Trident/4.0)',
              'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.2; .NET4.0C; .NET4.0E)',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Maxthon/4.0.6.2000 Chrome/26.0.1410.43 Safari/537.1 ',
              'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; InfoPath.2; .NET4.0C; .NET4.0E; QQBrowser/7.3.9825.400)',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:21.0) Gecko/20100101 Firefox/21.0 ',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/21.0.1180.92 Safari/537.1 LBBROWSER',
              'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 10.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/6.0; BIDUBrowser 2.x)',
              'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.11 TaoBrowser/3.0 Safari/536.11']
    header = {
      'Connection': head_connection[0],
      'Accept': head_accept[0],
      'Accept-Language': head_accept_language[1],
      'User-Agent': head_user_agent[random.randrange(0, len(head_user_agent))]
    }
    return header
  def getDataById(self , queryId):
    #如果数据库中有的数据，直接返回不处理
    if self.db.is_exists_asin(queryId):
      return
    req = urllib.request.Request(url="https://www.amazon.com/dp/"+str(queryId) , headers=self.randHeader())
    webpage = urllib.request.urlopen(req)
    html = webpage.read()
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    content = soup.find_all("span" , id = "asTitle")
    # 加入一种判断，有的asin没有该定位，
    if len(content):
      # 非空
      state = content[0].string
    else:
      # 列表为空，没有定位到
      state = "other"
    print(queryId)
    print(state)
    self.db.save([queryId,state])
class ThreadCrawl(threading.Thread): #ThreadCrawl类继承了Threading.Thread类
  def __init__(self, queue): #子类特有属性， queue
    FORMAT = time.strftime("[%Y-%m-%d %H:%M:%S]", time.localtime()) + "[AmazonSpider]-----%(message)s------"
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format=FORMAT)
    threading.Thread.__init__(self)
    self.queue = queue
    self.spider = AmazonSpider() #子类特有属性spider， 并初始化，将实例用作属性
  def run(self):
    while True:
      success = True
      item = self.queue.get() #调用队列对象的get()方法从队头删除并返回一个项目item
      try:
        self.spider.getDataById(item) #调用实例spider的方法getDataById(item)
      except :
        # print("失败")
        success = False
      if not success :
        self.queue.put(item)
      logging.info("now queue size is: %d" % self.queue.qsize()) #队列对象qsize()方法，返回队列的大小
      self.queue.task_done() #队列对象在完成一项工作后，向任务已经完成的队列发送一个信号
class AmazonSpiderJob():
  def __init__(self , size , qs):
    self.size = size # 将形参size的值存储到属性变量size中
    self.qs = qs
  def work(self):
    toSpiderQueue = Queue() #创建一个Queue队列对象
    for q in self.qs:
      toSpiderQueue.put(q) #调用队列对象的put()方法，在对尾插入一个项目item
    for i in range(self.size):
      t = ThreadCrawl(toSpiderQueue)  #将实例用到一个类的方法中
      t.setDaemon(True)
      t.start()
    toSpiderQueue.join()  #队列对象，等到队列为空，再执行别的操作

3. 主线程类

from amazon_s import AmazonSpiderJob #从一个模块中导入类
import pymysql
import pandas as pd
from local_data import Database
if __name__ == '__main__':
  #初次跑程序的时候，需要删除旧表，然后新建表，之后重启再跑的时候需要注释
  #----------------------
  db = Database()
  db.dropTables()
  db.createTables()
  #---------------------------
  df = pd.read_excel("ASIN检查_viogico_1108.xlsx")
  # print(df.info())
  qs = df["asin1"].values
  print(qs)
  print(len(qs))
  amazonJob = AmazonSpiderJob(8, qs)
  amazonJob.work()

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python进程与线程操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》、《Python+MySQL数据库程序设计入门教程》及《Python常见数据库操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

标签：
Python,多线程,抓取数据,存入数据库
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com
www.vgjia.com 圆月山庄资源网
139,976互联网资源
144,792高清电影
21,817无损音乐
631,128技术资源

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接