三个Python爬虫版本，各种方式爬取校花网美图

admin

一、爬虫是什么？
9 ]2 b* h& S$ m       如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。
6 _) Q& d% y3 {' X! Y二、基本环境配置

• 版本：Python3
• 系统：Windows
• IDE：Pycharm
  ; l( S8 V) {0 K5 S3 L

三、爬虫所需工具：
! y" O: w+ X1 w  L0 B, P

• 请求库：requests,selenium（可以驱动浏览器解析渲染CSS和JS，但有性能劣势（有用没用的网页都会加载）；）
• 解析库：正则，beautifulsoup，pyquery
• 存储库：文件，MySQL，Mongodb，Redis
  

四、Python爬虫基本流程
" Q% ]8 |. i2 r" b
) @- W7 Q' R1 x基础版：
  G- `% Q$ B% K# V: z2 I

复制代码
import re
import requests

respose = requests.get ('http://www.xiaohuar.com/v/')
# print(respose.status_code) #响应的状态码
# print(respose.content) #返回字节信息
# print(respose.text)  #返回文本内容
urls=re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',respose.text,re.S) #re.s 把文本信息转换成1行匹配
url=urls[5]
result=requests.get(url)
mp4_url=re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.s)[0]

video=requests.get(mp4_url)
with open('D:\\a.mp4,'wb') as f:
    f.write(video.content)

函数封装版：
+ R& p) a/ _) \: u+ V

复制代码
import re
import requests 
import hashlib
import time

def get_index(url):
    respose = requests.get(url)
    if respose.status_code==200:
        return respose . text

def parse_index(res):
    urls = re.findall(r'class="itens".*?href="(.*?)"',res,re.S) # re.S 把文本信息转换成1行匹配
    return urls

def get_detail(urls):
    For url in urls
        if not url.startswith('http'):
            url='http://www.xiaohuar.com%s' %url
        result = requests.get(url)
        if result.status_code = 200 :
            mp4_url_list = re.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)
            if mp4_url_list:
                mp4_url=mp4_url_list[0]
                print(mp4_url)
                # save mp4_url)
                
def save(url):
    video = requests.get(url)
    if video.status_code==200:
        m=hashlib.md5()
        m.updata(url.encode('utf-8'))
        m.updata(str(time.time()).encode('utf-8')
        filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()
        filepath=r'D:\\%s'%filename
        with open(filepath,'wb') as f:
            f.write(video.content)
            
def main():
    for i in range(5):
        res1 = get_index('http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i )
        res2 = parse_index(res1)
        get_detail(res2)
if __name__ == '__main__':
    main()

并发版
（如果一共需要爬30个视频，开30个线程去做，花的时间就是其中最慢那份的耗时时间）

复制代码
import re
import requests
import hashlib
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
p=ThreadPoolExecutor(30)  #创建1个程池中,容纳线程个数为30个；

def get_index(url):
    respose = requests.get(url)
    if respose.status_code==200:
        respose.text

def parse_index(res):
    res=res.result() #进程执行完毕后，得到1个对象
    urls = re.findall(r'class="items".*?href="(.*?)"',res,re.S) #re.s 把文本信息转换成1行匹配 
    for url in urls:
        p.submit(get_detail(url)) #获取详情页 提交到线程池
        
def get_detail(url): #只下载1个视频
        if not url.startswith('http'): 
            url='http://www.xiaohuar.com%s' %url
        result = requests.get(url)
        if result.status_code==200 :
            mp4_url_.findall(r'id="media".*?src="(.*?)"',result.text,re.S)
            if mp4_url_list:
                mp4_url=mp4_url_list[0]
                print(mp4_url)
                # save(mp4_url)
                
def save(url):
    video = requests.get(url)
    if video.status_code==200:
        m=hashlib.md5()
        m.updata(url.encode('utf-8'))
        m.updata(str(time.time()).encode('utf-8'))
        filename=r'%s.mp4'% m.hexdigest()
        filepath=r'D:\\%s'%filename
        with open(filepath,'wb') as f:
            f.write(video.content)
            
def main():
    for i in range(5):
        p.submit(get_index,'http://www.xiaohuar.com/list-3-%s.html'% i ).add_done_callback(parse_index)
        #1、先把爬 大牧人任务(get_index)异步提交到线程池
        #2、get_index任务执行完后，会通过回调add_done_callback()通知主线程，任务完成
        #3、把get_index执行结果(注意线程执行结果是对象，调用res=res.result()方法，才能获取真正执行结果)，当做参数传给parse_index
        #4、通过循环，再次把获取详情页get_detail()任务提交到线程池执行

if  __name__ == '__main__':
    main()