1. 线程池 的应用

from multiprocessing.dummy import Pool
import requests
from lxml import etree
url="https://sz.lianjia.com/ershoufang/co32/"
# url="https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg2co32/" from multiprocessing.dummy import Pool headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36', } import pymongo res = requests.get(url=url,headers=headers) class Ljia(): def __init__(self): self.start_url ="https://sz.lianjia.com/ershoufang/co32/" self.headers ={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.77 Safari/537.36', }
self.client = pymongo.MongoClient()
self.collention = self.client.Ljia.lianjia def get_content(self,url): # 提取数据
html = requests.get(url,headers=self.headers) tree = etree.HTML(html.text) li_list=tree.xpath('//ul[@class="sellListContent"]/li') for li in li_list:
item={}
item['title'] =li.xpath(".//div[@class='title']/a/text()")[0]
item['detail_url'] = li.xpath(".//div[@class='houseInfo']/a/@href")[0]
item['houseInfo'] =li.xpath(".//div[@class='houseInfo']//text()")
item['houseInfo'] =[i.strip() for i in item['houseInfo'] if i.strip()]
item['houseInfo'] = ''.join(item['houseInfo'])
item['totalPrice'] = li.xpath(".//div[@class='totalPrice']//text()")
item['totalPrice'] = [i.strip()for i in item['totalPrice'] if i.strip()]
item['totalPrice'] = ''.join(item['totalPrice'])
item['Price'] = li.xpath(".//div[@class='unitPrice']/span/text()")[0]
item['followInfo'] =li.xpath(".//div[@class='followInfo']//text()")
item['followInfo'] = [i.strip() for i in item['followInfo'] if i.strip()]
item['followInfo'] = ''.join( item['followInfo']) print(item) return item def get_page_url(self): # 生成待抓取的url yield self.start_url for i in range(2,101): url = "https://sz.lianjia.com/ershoufang/pg%sco32/"%i print('正在抓取:=============%s'%url) yield url def save_data(self,item):
# 保存数据
if item: self.collention.insert(item) else:
print('数据不存在===========') def run(self): pool = Pool(5)
# 线程池进行抓取数据
data = pool.map(self.get_content,self.get_page_url())
# 线程池进行存储
pool.map(self.save_data,data)
if __name__ == '__main__': lian_jia = Ljia() lian_jia.run()

l线程池抓取lianjia的更多相关文章

  1. 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取

    目录 基于requests模块的cookie,session和线程池爬取 基于requests模块的cookie操作 基于requests模块的代理操作 基于multiprocessing.dummy ...

  2. python爬虫构建代理ip池抓取数据库的示例代码

    爬虫的小伙伴,肯定经常遇到ip被封的情况,而现在网络上的代理ip免费的已经很难找了,那么现在就用python的requests库从爬取代理ip,创建一个ip代理池,以备使用. 本代码包括ip的爬取,检 ...

  3. Python爬虫【四】Scrapy+Cookies池抓取新浪微博

    1.设置ROBOTSTXT_OBEY,由true变为false 2.设置DEFAULT_REQUEST_HEADERS,将其改为request headers 3.根据请求链接,发出第一个请求,设置一 ...

  4. Python+Requests+异步线程池爬取视频到本地

    1.本次项目为获取梨视频中的视频,再使用异步线程池下载视频到本地 2.获取视频时,其地址中的Url是会动态变化,不播放时src值为图片的地址,播放时src值为mp4格式 3.查看视频链接是否存在aja ...

  5. 使用redis所维护的代理池抓取微信文章

    搜狗搜索可以直接搜索微信文章,本次就是利用搜狗搜搜出微信文章,获得详细的文章url来得到文章的信息.并把我们感兴趣的内容存入到mongodb中. 因为搜狗搜索微信文章的反爬虫比较强,经常封IP,所以要 ...

  6. 使用requests、BeautifulSoup、线程池爬取艺龙酒店信息并保存到Excel中

    import requests import time, random, csv from fake_useragent import UserAgent from bs4 import Beauti ...

  7. 使用requests、re、BeautifulSoup、线程池爬取携程酒店信息并保存到Excel中

    import requests import json import re import csv import threadpool import time, random from bs4 impo ...

  8. 代理池抓取基础版-(python协程)--抓取网站(西刺-后期会持续更新)

    # coding = utf- __autor__ = 'litao' import urllib.request import urllib.request import urllib.error ...

  9. 爬虫 requests模块的其他用法 抽屉网线程池回调爬取+保存实例,gihub登陆实例

    requests模块的其他用法 #通常我们在发送请求时都需要带上请求头,请求头是将自身伪装成浏览器的关键,常见的有用的请求头如下 Host Referer #大型网站通常都会根据该参数判断请求的来源 ...

随机推荐

  1. Lightoj1011 - Marriage Ceremonies

    1011 - Marriage Ceremonies   PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 2 second(s) Memory Limit: 32 ...

  2. mysql多条件过滤查询之mysq高级查询

    一.什么是高级查询: ① 多条件的过滤查询 简单说,即拼接sql语句,在sql查询语句之后使用: where 条件1 and/or 条件2 and/or 条件3 - ② 分页查询 二.多条件过滤查询: ...

  3. Understanding and Improving Fast Adversarial Training

    目录 概 主要内容 Random Step的作用 线性性质 gradient alignment 代码 Andriushchenko M. and Flammarion N. Understandin ...

  4. Mysql 设计超市经营管理系统,包括商品信息表(goods) 和 商品类型表(goodstype)

    互联网技术学院周测机试题(一) 一  需求分析 为进一步完善连锁超市经营管理,提高管理效率,减少管理成本,决定开发一套商品管理系统,用于日常的管理.本系统分为商品管理.员工管理.店铺管理,库存管理等功 ...

  5. svn钩子脚本

      使用钩子脚本的意义: 我们在测试环境中搭建好svn后,开发人员可以正常的上传和下载写好的代码了.但是上传到测试服务器,在版本库中(tshop)是看不到这些数据的.所以在测试环境中(linux测试服 ...

  6. float类型数据精度问题:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么?

    现在我们就详细剖析一下浮点型运算为什么会造成精度丢失? 1.小数的二进制表示问题 首先我们要搞清楚下面两个问题: (1)  十进制整数如何转化为二进制数 算法很简单.举个例子,11表示成二进制数: 1 ...

  7. redis持久层设置

    1.默认为RDB存储方式,每次修改数据库,需要输入指令save才会存入磁盘的dump.rdb文件里,相当于备份快照,下次开启服务后会自动缓存于内存里.当然,满足下面几个条件也会自动保存到磁盘:save ...

  8. Linux上天之路(十三)之系统进程管理

    主要内容 进程介绍 进程管理 进程优先级 1. 进程介绍 Linux系统中的几乎任何行动都会以进程的形式进行.如果你用网络浏览器查看网页,浏览器就作为进程运行.如果键入bash shell的命令行,这 ...

  9. Leetcode系列之两数之和

    Leetcode系列之两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标.你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你 ...

  10. MySQL索引失效之隐式转换

    常见索引失效: 1. 条件索引字段"不干净":函数操作.运算操作 2. 隐式类型转换:字符串转数值:其他类型转换 3. 隐式字符编码转换:按字符编码数据长度大的方向转换,避免数据截 ...