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如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态--附代码(下)

前天给大家分享了如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈数据的上篇(理论篇),今天给大家分享一下代码实现(实战篇),接着上篇往下继续深入。 一、代码实现 1、修改Scrapy项目中的items.py文件。我们需要获取的数据是朋友圈和发布日期,因此在这里定义好日期和动态两个属性,如下图所示。 2、修改实现爬虫逻辑的主文件moment.py,首先要导入模块,尤其是要主要将items.py中的WeixinMomentItem类导入进来,这点要特别小心别被遗漏了。之后修改start_requests方法,具体的代码实现如下图。 3、修改parse方法,对导航数据包进行解析,代码实现稍微复杂一些,如下图所示。 l需要注意的是从网页中获取的response是bytes类型,需要显示的转为str类型才可以进行解析,否则会报错。 l在POST请求的限定下,需要构造参数,需要特别注意的是参数中的年、月和索引都需要是字符串类型的,否则服务器会返回400状态码,表示请求参数错误,导致程序运行的时候报错。 l在请求参数还需要加入请求头,尤其是Referer(反盗链)务必要加上,否则在重定向的时候找不到网页入...

在python中单线程,多线程,多进程对CPU的利用率实测以及GIL原理分析

首先关于在python中单线程,多线程,多进程对cpu的利用率实测如下: 单线程,多线程,多进程测试代码使用死循环。 1)单线程: 2)多线程: 3)多进程: 查看cpu使用效率: 开始观察分别执行时候cpu的使用效率: 1)单线程执行的时候: 2)多线程执行的时候: 3)多进程执行的时候: 总结: 1)单进程单线程时,对于双核CPU的利用率只能利用一个核,没有充分利用两个核。 2)单进程多线程时,对于双核CPU的来说,虽然两个核都用到的,不过很明显没有充分利用两个核,这里要说一个GIL(全局解释器锁)的概念: GIL不同于线程之间的互斥锁,GIL并不是Python的特性,而是Cpython引入的一个概念。(Jpython,PYPY) Python的代码由Python的解释器执行(CPython)。那么我们的代码什么时候被python解释器执行,由我们的GIL也就是全局解释器锁进行控制。 当我们有一个线程开始访问解释器的时候,GIL会将这把锁上锁,也就是说,其他线程无法再访问解释器,也就意味着,其他的线程无法再被执行。 GIL执行流程: 加锁GIL。 切换到一个线...

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