圆月山庄资源网

Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫
脚本专栏 2024/11/8 佚名
3 2
圆月山庄资源网 Design By www.vgjia.com

XPath 的安装以及使用

1 . XPath 的介绍

刚学过正则表达式，用的正顺手，现在就把正则表达式替换掉，使用 XPath，有人表示这太坑爹了，早知道刚上来就学习 XPath 多省事 啊。其实我个人认为学习一下正则表达式是大有益处的，之所以换成 XPath ，我个人认为是因为它定位更准确，使用更加便捷。可能有的人对 XPath 和正则表达式的区别不太清楚，举个例子来说吧，用正则表达式提取我们的内容，就好比说一个人想去天安门，地址的描述是左边有一个圆形建筑，右边是一个方形建筑，你去找吧，而使用 XPath 的话，地址的描述就变成了天安门的具体地址。怎么样？相比之下，哪种方式效率更高，找的更准确呢？

2 . XPath 的安装

XPath 包含在 lxml 库中，那么我们到哪里去下载呢？ 点击此处 ，进入网页后按住 ctrl+f 搜索 lxml ，然后进行下载，下载完毕之后将文件拓展名改为 .zip ，然后进行解压，将名为 lxml 的文件夹复制粘贴到 Python 的 Lib 目录下，这样就安装完毕了。

3 . XPath 的使用

为了方便演示，我利用 Html 写了个简单的网页，代码如下所示（为了节省时间，方便小伙伴们直接进行测试，可直接复制粘贴我的代码）

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Test Html</title>
</head>
<body>
<div id="content">
  <ul id="like">
    <li>like one</li>
    <li>like two</li>
    <li>like three</li>
  </ul>

  <ul id="hate">
    <li>hate one</li>
    <li>hate two</li>
    <li>hate three</li>
  </ul>

  <div id="url">
    <a href="http://www.baidu.com">百度一下</a>
    <a href="http://www.hao123.com">好123</a>
  </div>
</div>

</body></html>

用谷歌浏览器打开这个网页，然后右击，选择检查，会出现如下所示界面

Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

这个时候你鼠标右击任何一行 html 代码，都可以看到一个 Copy，将鼠标放上去，就可以看到 Copy XPath ，先复制下来，怎么用呢？

# coding=utf-8
from lxml import etree

f = open('myHtml.html','r')
html = f.read()
f.close()

selector = etree.HTML(html)
content = selector.xpath('//*[@id="like"]/li/text()')
for each in content:
  print each

看看打印结果

like one
like two
like three

很显然，将我们想要的内容打印下来了，注意我们在 xpath() 中使用了 text() 函数，这个函数就是获取其中的内容，但是如果我们想获取一个属性，该怎么办？比如说我们想得到 html 中的两个链接地址，也就是 href 属性，我们可以这么操作

content = selector.xpath('//*[@id="url"]/a/@href')
for each in content:
  print each

这个时候的打印结果就是

http://www.baidu.com
http://www.hao123.com

看到现在大家大概也就对 xpath() 中的符号有了一定的了解，比如一开始的 // 指的就是根目录，而 / 就是父节点下的子节点，其他的 id 属性也是一步一步从上往下寻找的，由于这是一种树结构，所以也难怪方法的名字为 etree()。

4 . XPath 的特殊用法

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Title</title>
</head>
<body>
<div id="likeone">like one</div>
<div id="liketwo">like two</div>
<div id="likethree">like three</div>

</body>
</html>

面对上面的一个网页，我们应该如何获取到三行的内容的 "like")]/text()')

不过这样有一点麻烦的地方，我们就需要手动的去写 XPath 路径了，当然也可以复制粘贴下来在进行修改，这就是提升复杂度来换取效率的问题了。再来看看标签嵌套标签的提取情况

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Title</title>
</head>
<body>

<div id="content">
  <div id="text">
    <p>hello
      <b> world
        <font color="#ffe4c4">
          Python
        </font>
      </b>
    </p>
  </div>
</div>

</body>
</html>

像上面这样的一个网页，如果我们想获取到  hello world Python 语句，该怎么获取呢？很明显这是一种标签嵌套标签的情况，我们按照正常情况进行提取，看看结果如何

content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p/text()')
for each in content:
  print each

运行之后，很遗憾的，只打印出了 hello 字样，其他字符丢失了，该怎么办呢？这种情况可以借助于 string(.)如下所示

content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p')[0]
info = content.xpath('string(.)')
data = info.replace('\n','').replace(' ','')
print data

这样就可以打印出正确内容了，至于第三行为什么存在，你可以将其去掉看看结果，到时候你自然就明白了。

Python 并行化的简单介绍

有人说 Python 中的并行化并不是真正的并行化，但是多线程还是能够显著提高我们代码的执行效率，为我们节省下来一大笔时间，下面我们就针对单线程和多线程进行时间上的比较。

# coding=utf-8
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import time


def getsource(url):
  html = requests.get(url)

if __name__ == '__main__':
  urls = []
  for i in range(50, 500, 50):
    newpage = 'http://tieba.baidu.com/f"htmlcode">



http://tieba.baidu.com/f"" src="/UploadFiles/2021-04-08/201609210933379.png">


在当当网中搜索 Java ，出现了89页内容，我选择爬取了前 80 页，而且为了比较多线程和单线程的效率，我特意在这里对二者进行了比较，其中单线程爬取所用时间为 67s，而多线程仅为 15s 。


如何爬取网页，在上面 XPath 的使用中我们也已经做了介绍，无非就是进入网页，右击选择检查，查看网页 html 代码，然后寻找规律，进行信息的提取，在这里就不在多介绍，由于代码比较短，所以在这里直接上源代码。





# coding=utf8
import requests
import re
import time
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import sys

reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

def changepage(url, total):
  urls = []
  nowpage = int(re.search('(\d+)', url, re.S).group(1))
  for i in range(nowpage, total + 1):
    link = re.sub('page_index=(\d+)', 'page_index=%s' % i, url, re.S)
    urls.append(link)
  return urls

def spider(url):
  html = requests.get(url)
  content = html.text

  selector = etree.HTML(content)
  title = []
  title = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/a/@title')

  detail = []
  detail = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/p[3]/span[1]/text()')
  saveinfo(title,detail)

def saveinfo(title, detail):
  length1 = len(title)
  for i in range(0, length1 - 1):
    f.writelines(title[i] + '\n')
    f.writelines(detail[i] + '\n\n')

if __name__ == '__main__':
  pool = ThreadPool(4)
  f = open('info.txt', 'a')
  url = 'http://search.dangdang.com/?key=Java&act=input&page_index=1'
  urls = changepage(url, 80)

  time1 = time.time()
  pool.map(spider, urls)
  pool.close()
  pool.join()

  f.close()
  print '爬取成功！'
  time2 = time.time()
  print '多线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'

  # time1 = time.time()
  # for each in urls:
  #   spider(each)
  # time2 = time.time()
  # f.close()

  # print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'







可见，以上代码中的知识，我们都在介绍 XPath 和 并行化 中做了详细的介绍，所以阅读起来十分轻松。


好了，到今天为止，Python 爬虫相关系列的文章到此结束，谢谢你的观看。
标签：
python多线程爬虫思想,python3,多线程,爬虫,python,多线程,python,XPath
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

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