如何使用python多线程爬取数据-创新互联-成都创新互联网站建设

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如何使用python多线程爬取数据-创新互联

如何使用python多线程爬取数据?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

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首先找到所有的tr标签,与class="odd"的标签,然后提取出来。


如何使用python多线程爬取数据

然后再依次找到tr标签里面的所有td标签,然后只提取出里面的[1,2,5,9]这四个标签的位置,其他的不提取。

如何使用python多线程爬取数据

最后可以写出提取单一页面的代码,提取后将其保存到文件中。

import sys,re,threading
import requests,lxml
from queue import Queue
import argparse
from bs4 import BeautifulSoup

head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36"}

if __name__ == "__main__":
  ip_list=[]
  fp = open("SpiderAddr.json","a+",encoding="utf-8")
  url = "https://www.blib.cn/url/xcdl.html"
  request = requests.get(url=url,headers=head)
  soup = BeautifulSoup(request.content,"lxml")
  data = soup.find_all(name="tr",attrs={"class": re.compile("|[^odd]")})
  for item in data:
    soup_proxy = BeautifulSoup(str(item),"lxml")
    proxy_list = soup_proxy.find_all(name="td")
    for i in [1,2,5,9]:
      ip_list.append(proxy_list[i].string)
    print("[+] 爬行列表: {} 已转存".format(ip_list))
    fp.write(str(ip_list) + '\n')
    ip_list.clear()

爬取后会将文件保存为 SpiderAddr.json 格式。

如何使用python多线程爬取数据

最后再使用另一段代码,将其转换为一个SSR代理工具直接能识别的格式,{'http': 'http://119.101.112.31:9999'}

import sys,re,threading
import requests,lxml
from queue import Queue
import argparse
from bs4 import BeautifulSoup

if __name__ == "__main__":
  result = []
  fp = open("SpiderAddr.json","r")
  data = fp.readlines()

  for item in data:
    dic = {}
    read_line = eval(item.replace("\n",""))
    Protocol = read_line[2].lower()
    if Protocol == "http":
      dic[Protocol] = "http://" + read_line[0] + ":" + read_line[1]
    else:
      dic[Protocol] = "https://" + read_line[0] + ":" + read_line[1]
    result.append(dic)
    print(result)

如何使用python多线程爬取数据

完整多线程版代码如下所示。

import sys,re,threading
import requests,lxml
from queue import Queue
import argparse
from bs4 import BeautifulSoup

head = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36"}

class AgentSpider(threading.Thread):
  def __init__(self,queue):
    threading.Thread.__init__(self)
    self._queue = queue

  def run(self):
    ip_list=[]
    fp = open("SpiderAddr.json","a+",encoding="utf-8")
    while not self._queue.empty():
      url = self._queue.get()
      try:
        request = requests.get(url=url,headers=head)
        soup = BeautifulSoup(request.content,"lxml")
        data = soup.find_all(name="tr",attrs={"class": re.compile("|[^odd]")})
        for item in data:
          soup_proxy = BeautifulSoup(str(item),"lxml")
          proxy_list = soup_proxy.find_all(name="td")
          for i in [1,2,5,9]:
            ip_list.append(proxy_list[i].string)
          print("[+] 爬行列表: {} 已转存".format(ip_list))
          fp.write(str(ip_list) + '\n')
          ip_list.clear()
      except Exception:
        pass

def StartThread(count):
  queue = Queue()
  threads = []
  for item in range(1,int(count)+1):
    url = "https://www.xicidaili.com/nn/{}".format(item)
    queue.put(url)
    print("[+] 生成爬行链接 {}".format(url))

  for item in range(count):
    threads.append(AgentSpider(queue))
  for t in threads:
    t.start()
  for t in threads:
    t.join()

# 转换函数
def ConversionAgentIP(FileName):
  result = []
  fp = open(FileName,"r")
  data = fp.readlines()

  for item in data:
    dic = {}
    read_line = eval(item.replace("\n",""))
    Protocol = read_line[2].lower()
    if Protocol == "http":
      dic[Protocol] = "http://" + read_line[0] + ":" + read_line[1]
    else:
      dic[Protocol] = "https://" + read_line[0] + ":" + read_line[1]
    result.append(dic)
  return result

if __name__ == "__main__":
  parser = argparse.ArgumentParser()
  parser.add_argument("-p","--page",dest="page",help="指定爬行多少页")
  parser.add_argument("-f","--file",dest="file",help="将爬取到的结果转化为代理格式 SpiderAddr.json")
  args = parser.parse_args()
  if args.page:
    StartThread(int(args.page))
  elif args.file:
    dic = ConversionAgentIP(args.file)
    for item in dic:
      print(item)
  else:
    parser.print_help()

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本文名称:如何使用python多线程爬取数据-创新互联
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