多线程爬取数据

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多线程爬取数据

先请求再说

import requests

def dowmload_one_page(url):
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'}
    resp = requests.get(url=url,headers=header)
    print(resp.text)

if __name__ == '__main__':
    dowmload_one_page('https://www.xxxxxxxx.com/rank/details.html?rt=5&d=1&p=2')

多线程爬取数据

 没有乱码,然后到页面分析去

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所有的学习都在这个大的div里面

多线程爬取数据 

 拉到最后面会看到俩个没有用的div,可以去掉

导入库

from lxml import etree

定位到列表

html = etree.HTML(resp.text)
    div_list = html.xpath('/html/body/div[2]/div[4]/div[2]/div[3]')[0]  # 加个0给它整成列表
    divs = div_list.xpath('./div')[:-2]  # 后面多了来个列表,不是需要的
    print(len(divs))

 多线程爬取数据

一共有20个

多线程爬取数据 

全部提取出来

保存一下

多线程爬取数据 

import requests,csv
from lxml import etree
f = open("da.csv",mode="w", encoding="utf-8")
csvwriter = csv.writer(f)
def dowmload_one_page(url):
    header = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36'}
    resp = requests.get(url=url,headers=header)
    # print(resp.text)
    html = etree.HTML(resp.text)
    div_list = html.xpath('/html/body/div[2]/div[4]/div[2]/div[3]')[0]  # 加个0给它整成列表
    divs = div_list.xpath('./div')[:-2]  # 后面多了来个列表,不是需要的
    # print(len(divs))
    for div in divs:
        name = div.xpath('./div/div/a/text()')
        csvwriter.writerow(name)
        # print(name)
    print("保存完成")
if __name__ == '__main__':
    dowmload_one_page('https://www.xxxx.com/rank/details.html?rt=5&d=1&p=2')

 回到页面,可以看到一共是10页,如果是这样改代码

if __name__ == '__main__':
        for i in range(1,11):
            dowmload_one_page ('https://www.xxx.com/rank/details.html?rt=5&d=1&p={i}')
    

的话,会发现效率很低,贼慢,如果需要爬的页面很多的那种的话,可以挂电脑去看电视了,还有可能会出错,这时候我们就需要线程池

导入库

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

修改代码如下

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:  
        for i in range(1,11):
            t.submit(dowmload_one_page, f'https://www.xxxx.com/rank/details.html?rt=5&d=1&p={i}')
    print("全部下载完毕")

ThreadPoolExecutor(50)的意思是创建50个线程池,t.submit呢是把任务交给线程池

运行后瞬间完成,如果是单独的for循环估计要好几秒

多线程爬取数据

 

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