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鸟哥教程(niaoge.com)。
声明：本文内容来源于网络，版权归原作者所有，内容由互联网用户自发贡献自行上传，本网站不拥有所有权，未作人工编辑处理，也不承担相关法律责任。如果您发现有涉嫌版权的内容，欢迎发送邮件至：notice#niaoge.com（发邮件时，请将#更换为@）进行举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。