爬虫性能相关 一 背景知识 爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程,如果我们有多个url待爬取,采用串行的方式执行,只能等待爬取一个结束后才能继续下一个,效率会非常低. 需要强调的是:串行并不意味着低效,如果串行的都是纯计算的任务,那么cpu的利用率仍然会很高,之所以爬虫程序的串行低效,是因为爬虫程序是明显的IO密集型程序. 关于IO模型详见链接:http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7454717.html 那么该如何提高爬取性能…

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本篇将开始介绍Python原理,更多内容请参考:Python学习指南 为什么要做爬虫 著名的革命家.思想家.政治家.战略家.社会改革的主要领导人物马云曾经在2015年提到由IT转到DT,何谓DT,DT即数据技术,由数据在推倒人们的衣食住行,当今时代是一个大数据时代,数据从何而来? 企业产生的用户数据:百度指数.阿里指数.TBI腾讯浏览指数.新浪微博指数 数据平台购买数据:数据堂.国云数据市场.贵阳大数据交易所 政府机构公开的数据:中华人民共和国国家统计局数据.世界银行公开数据.联合国数据.纳斯达…

爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取.更多内容请参考:Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤: 定(要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索) 爬(将所有的网站的内容全部爬下来) 取(分析数据,去掉对我们没用处的数据) 存(按照我们想要的方式存储和使用) 表(可以根据数据的类型通过一些图标展示) 以前学的就是如何从网站去爬数据,而爬下来的数据却没做分析,现在,就开始对数据做一些分析. 数据,可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据:先有数据,再有结构 结构化数…

本章将结合先前所学的爬虫和正则表达式知识,做一个简单的爬虫案例,更多内容请参考:Python学习指南 现在拥有了正则表达式这把神兵利器,我们就可以进行对爬取到的全部网页源代码进行筛选了. 下面我们一起尝试一下爬取内涵段子网站: http://www.neihan8.com/article/list_5_1.html 打开之后,不难看出里面一个一个非常有内涵的段子,当你进行翻页的时候,注意url地址的变化: 第一页url: http: //www.neihan8.com/article/list_…

本篇是使用XPath的案例,更多内容请参考:Python学习指南 案例:使用XPath的爬虫 现在我们用XPath来做一个简单的爬虫,我们尝试爬取某个贴吧里的所有帖子且将该帖子里每个楼层发布的图片下载到本地. #-*- coding:utf-8 -*- #tieba_xpath.py """ 作用:本案例使用XPath做一个简单的爬虫,我们尝试爬去某个贴吧的所有帖子 """ import os import urllib2 import urll…

本篇将介绍python正则表达式,更多内容请参考:[python正则表达式] 什么是正则表达式 正则表达式,又称规则表达式,通常被用来检索.替换那些符合某个模式(规则)的文本. 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式,就是用事先定义好的一些特定字符.及这些特定字符的组合,组成一个"规则字符串",这个"规则字符串"用来表达对字符串的一些过滤逻辑. 给定一个正则表达式和另一个字符串,我们可以达到如下的目的: 给定的字符串是否符合正则表达式的过滤逻辑("匹配&q…

一 爬虫是什么 #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 #详细解释: 用户获取网络数据的方式: 浏览器提交请求->下载网页代码->解析成页面.而网页代码中便包含了我们想要的数据 爬虫要做的就是: 模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中 二 爬虫的基本流程 #1.发起请求 使用http库向目标站点发起…

#2019-11-23 import requests import time import re #Python正则表达式库 if __name__=='__main__': #海量爬取图片数据 #进入网站(一般商业图片素材公司网站版权保护做得比较好,不容易爬取) #https://www.pexels.com/(该网站图片免费,易于爬取) #搜索关键词<man>,Chrome按下F12查看源码,发现图片链接 url_picture='https://www.pexels.com/searc…

这里先说下思路: 1.首先要获取当前书的音频信息 '''获取当前书的音频信息''' all_list = [] for url in self.book_url: r = requests.get(url, headers=self.headers) ret = r.content.decode() # ret通过requests请求得到的网页源代码,是一个json数据类型 pyhton_dict = json.loads(ret) # 通过json.loads(ret)把ret这个json类型…