科技股,广东企业网站seo哪家好,wordpress整站程序,flashfxp 发布网站题目 链接 爬虫往往不能在一个页面里面获取全部想要的数据#xff0c;需要访问大量的网页才能够完成任务。 这里有一个网站#xff0c;还是求所有数字的和#xff0c;只是这次分了1000页。 思路
找到调用接口 可以看到后面有个参数page来控制页码
代码实现
import reques…题目 链接 爬虫往往不能在一个页面里面获取全部想要的数据需要访问大量的网页才能够完成任务。 这里有一个网站还是求所有数字的和只是这次分了1000页。 思路
找到调用接口 可以看到后面有个参数page来控制页码
代码实现
import requests
import reurl http://www.glidedsky.com/level/web/crawler-basic-2headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.54,Cookie:
}res 0
for i in range(1, 1001):temp_url url ?page str(i)response requests.get(temp_url, headersheaders)html response.textpattern re.compile(div classcol-md-1.*?(\d).*?/div, re.S)n_list re.findall(pattern, html)for n in n_list:res int(n)print(fResult: {res})使用多线程实现更快爬取
import requests
import re
import threadingurl http://www.glidedsky.com/level/web/crawler-basic-2
total_threads 10 # 设置线程数量
lock threading.Lock() # 创建一个锁用于线程间的数据同步
res 0def worker(thread_id):global resfor i in range(thread_id, 1001, total_threads):temp_url url ?page str(i)response requests.get(temp_url, headersheaders)html response.textpattern re.compile(div classcol-md-1.*?(\d).*?/div, re.S)n_list re.findall(pattern, html)with lock:for n in n_list:res int(n)threads []
headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.54,Cookie:
}# 创建并启动线程
for i in range(total_threads):thread threading.Thread(targetworker, args(i,))thread.start()threads.append(thread)# 等待所有线程执行完成
for thread in threads:thread.join()print(fResult: {res})使用异步函数
import aiohttp
import asyncio
import reurl http://www.glidedsky.com/level/web/crawler-basic-2
total_requests 1000 # 总共地请求次数
concurrent_requests 10 # 同时并发的请求数量
res 0headers {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.54,Cookie:
}async def fetch_url(session, temp_url):async with session.get(temp_url, headersheaders) as response:html await response.text()pattern re.compile(div classcol-md-1.*?(\d).*?/div, re.S)n_list re.findall(pattern, html)return [int(n) for n in n_list]async def main():async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks []for i in range(1, total_requests 1):temp_url url ?page str(i)tasks.append(fetch_url(session, temp_url))if len(tasks) concurrent_requests or i total_requests:results await asyncio.gather(*tasks)for n_list in results:for n in n_list:global resres ntasks []loop asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())print(fResult: {res})时间统计同步的方式大概80s多线程和异步时间差不多都是20s左右
