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Python爬虫入门教程 17-100 CSDN博客抓取数据

1.写在前面 写了一段时间的博客了,忽然间忘记了,其实博客频道的博客也是可以抓取的 其实这事情挺简单的,打开CSDN博客首页,他不是有个最新文章么,这个里面都是最新发布的文章。 打开F12抓取一下数据API,很容易就获取到了他的接口 提取链接长成这个样子 https://blog.csdn.net/api/articles?type=more&category=newarticles&shown_offset=1540381234000000 发现博客最新文章是一个瀑布流页面,不断下拉,只有一个参数shown_offset 在变化,按照我多年的行医经验,这个参数是个时间戳,而且肯定是上一次数据最后一条的时间戳。 基于这个理论,看一下数据,咦,猜对了~ 博客返回的数据看一下,是否对味 2.CSDN博客撸代码 这个步骤就非常简单了,就

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Python爬虫入门教程 5-100 27270图片爬取

获取待爬取页面 今天继续爬取一个网站,http://www.27270.com/ent/meinvtupian/ 这个网站具备反爬,so我们下载的代码有些地方处理的也不是很到位,大家重点学习思路,有啥建议可以在评论的地方跟我说说。 为了以后的网络请求操作方向,我们这次简单的进行一些代码的封装操作。 在这里你可以先去安装一个叫做 retrying 的模块 pip install retrying 这个模块的具体使用,自己去百度吧。嘿嘿哒~ 在这里我使用了一个随机产生user_agent的方法 import requests from retrying import retry import random import datetime class R: def __init__(self,method="get",params=None,headers=None,cookies=None): # do something def get_headers(self): user_agent_list = [ \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1" \ "Mozilla/5.0 (X11; CrOS i686 2268.111.0) AppleWebKit/536.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1132.57 Safari/536.11", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1092.0 Safari/536.6", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.6 (KHTML, like Gecko) Chrome/20.0.1090.0 Safari/536.6", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.77.34.5 Safari/537.1", \ "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.9 Safari/536.5", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0) AppleWebKit/536.5 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1084.36 Safari/536.5", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3", \ "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24", \ "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24" ] UserAgent = random.choice(user_agent_list) headers = {'User-Agent': UserAgent} return headers #other code retrying 最简单的使用就是给你想不断重试的方法加上 装饰器 @retry 在这里,我希望网络请求模块尝试3次之后,在报错! 同时在R类初始化方法中增加一些必备的参数,你可以直接看下面的代码 __retrying_requests 方法为私有方法,其中根据get和post方式进行逻辑判断 import requests from retrying import retry import random import datetime class R: def __init__(self,method="get",params=None,headers=None,cookies=None): #do something def get_headers(self): # do something @retry(stop_max_attempt_number=3) def __retrying_requests(self,url): if self.__method == "get": response = requests.get(url,headers=self.__headers,cookies=self.__cookies,timeout=3) else: response = requests.post(url,params=self.__params,headers=self.__headers,cookies=self.__cookies,timeout=3) return response.content # other code 网络请求的方法已经声明完毕,并且返回 response.content 数据流 下面基于这个私有方法,增加一个获取网络文本的方法和一个获取网络文件的方法。同步完善类的初始化方法,在开发中发现,我们要爬取的网页编码是gb2312 所以还需要给某些方法增加一个编码参数 import requests from retrying import retry import random import datetime class R: # 类的初始化方法 def __init__(self,method="get",params=None,headers=None,cookies=None): self.__method = method myheaders = self.get_headers() if headers is not None: myheaders.update(headers) self.__headers = myheaders self.__cookies = cookies self.__params = params def get_headers(self): # do something @retry(stop_max_attempt_number=3) def __retrying_requests(self,url): # do something # get请求 def get_content(self,url,charset="utf-8"): try: html_str = self.__retrying_requests(url).decode(charset) except: html_str = None return html_str def get_file(self,file_url): try: file = self.__retrying_requests(file_url) except: file = None return file 到此,这个R类已经被我们完善了,完整的代码,你应该从上面拼凑起来,你也可以直接翻到文章最后面,去github上直接查阅。 接下来,就是比较重要的爬虫代码部分了。这一次,我们可以简单的使用一下类和对象,并且加上简单的多线程操作。 首先,创建一个 ImageList 类,这个类第一件事情,需要获取我们爬取页面的总页码数目 这个步骤比较简单 获取网页源码 正则匹配末页元素 提取数字 import http_help as hh # 这个http_help 是我上面写到的那个R类 import re import threading import time import os import requests # 获取所有待爬取的URL列表 class ImageList(): def __init__(self): self.__start = "http://www.27270.com/ent/meinvtupian/list_11_{}.html" # URL模板 # 头文件 self.__headers = {"Referer":"http://www.27270.com/ent/meinvtupian/", "Host":"www.27270.com" } self.__res = hh.R(headers=self.__headers) # 初始化访问请求 def run(self): page_count = int(self.get_page_count()) if page_count==0: return urls = [self.__start.format(i) for i in range(1,page_count)] return urls # 正则表达式匹配末页,分析页码 def get_page_count(self): # 注意这个地方需要传入编码 content = self.__res.get_content(self.__start.format("1"),"gb2312") pattern = re.compile("<li><a href='list_11_(\d+?).html' target='_self'>末页</a></li>") search_text = pattern.search(content) if search_text is not None: count = search_text.group(1) return count else: return 0 if __name__ == '__main__': img = ImageList() urls = img.run() 上面的代码注意get_page_count方法,该方法已经获取到了末尾的页码 我们在run方法内部,通过一个列表生成器 urls = [self.__start.format(i) for i in range(1,page_count)] 批量把要爬取的所有链接都生成完毕。 分析上面爬取到的URL列表,捕获详情页 我们采用生产者和消费者模型,就是一个抓取链接图片,一个下载图片,采用多线程的方式进行操作,需要首先引入 import threading import time 完整代码如下 import http_help as hh import re import threading import time import os import requests urls_lock = threading.Lock() #url操作锁 imgs_lock = threading.Lock() #图片操作锁 imgs_start_urls = [] class Product(threading.Thread): # 类的初始化方法 def __init__(self,urls): threading.Thread.__init__(self) self.__urls = urls self.__headers = {"Referer":"http://www.27270.com/ent/meinvtupian/", "Host":"www.27270.com" } self.__res = hh.R(headers=self.__headers) # 链接抓取失败之后重新加入urls列表中 def add_fail_url(self,url): print("{}该URL抓取失败".format(url)) global urls_lock if urls_lock.acquire(): self.__urls.insert(0, url) urls_lock.release() # 解锁 # 线程主要方法 def run(self): print("*"*100) while True: global urls_lock,imgs_start_urls if len(self.__urls)>0: if urls_lock.acquire(): # 锁定 last_url = self.__urls.pop() # 获取urls里面最后一个url,并且删除 urls_lock.release() # 解锁 print("正在操作{}".format(last_url)) content = self.__res.get_content(last_url,"gb2312") # 页面注意编码是gb2312其他格式报错 if content is not None: html = self.get_page_list(content) if len(html) == 0: self.add_fail_url(last_url) else: if imgs_lock.acquire(): imgs_start_urls.extend(html) # 爬取到图片之后,把他放在待下载的图片列表里面 imgs_lock.release() time.sleep(5) else: self.add_fail_url(last_url) else: print("所有链接已经运行完毕") break def get_page_list(self,content): # 正则表达式 pattern = re.compile('<li> <a href="(.*?)" title="(.*?)" class="MMPic" target="_blank">.*?</li>') list_page = re.findall(pattern, content) return list_page 上述代码中比较重要的有 threading.Lock() 锁的使用,在多个线程之间操作全局变量,需要进行及时的锁定; 其他的注意内容,我已经添加在注释里面,只要你按着步骤一点点的写,并且加入一些自己微妙的理解,就可以搞定。 到现在为止,我们已经抓取到了所有的图片地址,我把他存放在了一个全局的变量里面 imgs_start_urls那么现在又来了 这个列表里面存放的是 http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/298392.html 这样的地址,当你打开这个页面之后,你会发现只有一张图片 ,并且下面有个分页。 点击分页之后,就知道规律了 http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/298392.html http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/298392_2.html http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/298392_3.html http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/298392_4.html .... 当你进行多次尝试之后,你会发现,后面的链接完全可以靠拼接完成,如果没有这个页面,那么他会显示? 好了,如果你进行了上面的操作,你应该知道接下来怎么实现啦! 我把所有的代码,都直接贴在下面,还是用注释的方式给大家把最重要的地方标注出来 class Consumer(threading.Thread): # 初始化 def __init__(self): threading.Thread.__init__(self) self.__headers = {"Referer": "http://www.27270.com/ent/meinvtupian/", "Host": "www.27270.com"} self.__res = hh.R(headers=self.__headers) # 图片下载方法 def download_img(self,filder,img_down_url,filename): file_path = "./downs/{}".format(filder) # 判断目录是否存在,存在创建 if not os.path.exists(file_path): os.mkdir(file_path) # 创建目录 if os.path.exists("./downs/{}/{}".format(filder,filename)): return else: try: # 这个地方host设置是个坑,因为图片为了防止盗链,存放在另一个服务器上面 img = requests.get(img_down_url,headers={"Host":"t2.hddhhn.com"},timeout=3) except Exception as e: print(e) print("{}写入图片".format(img_down_url)) try: # 图片写入不在赘述 with open("./downs/{}/{}".format(filder,filename),"wb+") as f: f.write(img.content) except Exception as e: print(e) return def run(self): while True: global imgs_start_urls,imgs_lock if len(imgs_start_urls)>0: if imgs_lock.acquire(): # 锁定 img_url = imgs_start_urls[0] #获取到链接之后 del imgs_start_urls[0] # 删掉第0项 imgs_lock.release() # 解锁 else: continue # http://www.27270.com/ent/meinvtupian/2018/295631_1.html #print("图片开始下载") img_url = img_url[0] start_index = 1 base_url = img_url[0:img_url.rindex(".")] # 字符串可以当成列表进行切片操作 while True: img_url ="{}_{}.html".format(base_url,start_index) # url拼接 content = self.__res.get_content(img_url,charset="gbk") # 这个地方获取内容,采用了gbk编码 if content is not None: pattern = re.compile('<div class="articleV4Body" id="picBody">[\s\S.]*?img alt="(.*?)".*? src="(.*?)" />') # 匹配图片,匹配不到就代表本次操作已经完毕 img_down_url = pattern.search(content) # 获取到了图片地址 if img_down_url is not None: filder = img_down_url.group(1) img_down_url = img_down_url.group(2) filename = img_down_url[img_down_url.rindex("/")+1:] self.download_img(filder,img_down_url,filename) #下载图片 else: print("-"*100) print(content) break # 终止循环体 else: print("{}链接加载失败".format(img_url)) if imgs_lock.acquire(): # 锁定 imgs_start_urls.append(img_url) imgs_lock.release() # 解锁 start_index+=1 # 上文描述中,这个地方需要不断进行+1操作 所有的代码都在上面了,关键的地方我尽量加上了标注,你可以细细的看一下,实在看不明白,就多敲几遍,因为没有特别复杂的地方,好多都是逻辑。 最后附上main部分的代码,让我们的代码跑起来 if __name__ == '__main__': img = ImageList() urls = img.run() for i in range(1,2): p = Product(urls) p.start() for i in range(1,2): c = Consumer() c.start() 一会过后,就慢慢收图吧 这个版本的代码有点问题,对反爬处理的并不是很到位,大家先学习基础的,这个地方找时间,我在完善一下。 隐藏彩蛋,重要的事情说100遍:爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门,爬虫入门

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python设计模式(四):单例模式及创建型模式总结

单例,顾名思义是一个实例,即在一个项目之中,单例的类只实例化一次。它常常应用于数据库操作、日志函数。 在一个大型项目中使用到日志和数据库操作的地方很多,不能每个文件都去单独实例化一次,此时单例模式就显示出了他的价值。 单例的核心在类的内部方法__new__(),每次实例化都是通过执行new函数来返回实例对象。 单例就是在类里面定义一个作用域最高的标志性的属性,如果实例化过一次,那这个属性为True否则为False,那么返回上次实例化的对象。 code实例: classSingleton(object): def__new__(cls,*args,**kw): ifnothasattr(cls,'_instance'): org=super(Singleton,cls) cls._instance=org.__new__(cls,*args,**kw) returncls._instance#复写内部方法__new__() 通过hasattr函数判断该类实例化时有没有_instance属性 如果不存在,那么继承并返回原始的__new__方法给_instance属性 如果存在则直接返回_instance属性所指的对象 到目前为止,已经阐述了设计模式中的创建型模式,分别是:工厂方法、抽象工厂方法、建造者、原型模式、单例模式,他们之所以属于创建型,在于他们控制或者影响一个实例化对象的创建过称。 工厂方法和抽象工厂控制实例对象时候的类选择,建造者模式控制多个类以相同的流程实例化、原型模式通过深度复制原型类让类的多个实例化更加的迅速,单例模式让类的实例化对象只存在一个。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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