python利用多線程+隊列技術爬取中介網互聯網網站排行榜
目標站點分析
本次要抓取的目標站點為:中介網,這個網站提供瞭網站排行榜、互聯網網站排行榜、中文網站排行榜等數據。
網站展示的樣本數據量是 :58341。
采集頁面地址為 https://www.zhongjie.com/top/rank_all_1.html
,
UI如下所示:
由於頁面存在一個【尾頁】超鏈接,所以直接通過該超鏈接獲取累計頁面即可。
其餘頁面遵循簡單分頁規則:
https://www.zhongjie.com/top/rank_all_1.html https://www.zhongjie.com/top/rank_all_2.html
基於此,本次Python爬蟲的解決方案如下,頁面請求使用 requests
庫,頁面解析使用 lxml
,多線程使用 threading
模塊,隊列依舊采用 queue
模塊。
編碼時間
在正式編碼前,先通過一張圖將邏輯進行梳理。
本爬蟲編寫步驟文字描述如下:
- 預先請求第一頁,解析出總頁碼;
- 通過生產者不斷獲取域名詳情頁地址,添加到隊列中;
- 消費者函數從隊列獲取詳情頁地址,解析目標數據。
總頁碼的生成代碼非常簡單
def get_total_page(): # get_headers() 函數,可參考開源代碼分享數據 res = requests.get( 'https://www.zhongjie.com/top/rank_all_1.html', headers=get_headers(), timeout=5) element = etree.HTML(res.text) last_page = element.xpath("//a[@class='weiye']/@href")[0] pattern = re.compile('(\d+)') page = pattern.search(last_page) return int(page.group(1))
總頁碼生成完畢,就可以進行多線程相關編碼,本案例未編寫存儲部分代碼,留給你自行完成啦,
完整代碼如下所示:
from queue import Queue import time import threading import requests from lxml import etree import random import re def get_headers(): uas = [ "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)", "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider-render/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)" ] ua = random.choice(uas) headers = { "user-agent": ua } return headers def get_total_page(): res = requests.get( 'https://www.zhongjie.com/top/rank_all_1.html', headers=get_headers(), timeout=5) element = etree.HTML(res.text) last_page = element.xpath("//a[@class='weiye']/@href")[0] pattern = re.compile('(\d+)') page = pattern.search(last_page) return int(page.group(1)) # 生產者 def producer(): while True: # 取一個分類ID url = urls.get() urls.task_done() if url is None: break res = requests.get(url=url, headers=get_headers(), timeout=5) text = res.text element = etree.HTML(text) links = element.xpath('//a[@class="copyright_title"]/@href') for i in links: wait_list_urls.put("https://www.zhongjie.com" + i) # 消費者 def consumer(): while True: url = wait_list_urls.get() wait_list_urls.task_done() if url is None: break res = requests.get(url=url, headers=get_headers(), timeout=5) text = res.text element = etree.HTML(text) # 數據提取,更多數據提取,可自行編寫 xpath title = element.xpath('//div[@class="info-head-l"]/h1/text()') link = element.xpath('//div[@class="info-head-l"]/p[1]/a/text()') description = element.xpath('//div[@class="info-head-l"]/p[2]/text()') print(title, link, description) if __name__ == "__main__": # 初始化一個隊列 urls = Queue(maxsize=0) last_page = get_total_page() for p in range(1, last_page + 1): urls.put(f"https://www.zhongjie.com/top/rank_all_{p}.html") wait_list_urls = Queue(maxsize=0) # 開啟2個生產者線程 for p_in in range(1, 3): p = threading.Thread(target=producer) p.start() # 開啟2個消費者線程 for p_in in range(1, 2): p = threading.Thread(target=consumer) p.start()
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