(四)基于multiprocessing.dummy线程池爬取梨视频的视频信息

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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线程池的数据爬取基于requests模块的cookie,session和线程池爬取有些时候,我们在使用爬虫程序去爬取一些用户相关信息的数据(爬取张三"人人网"个人主页数据)时,如果使用之前requests模块常规操作时,往往达不到我们想要的目的,例如: #!/usr/bin/env p…

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ajax,果然是存在的,但是返回的Url与真实的MP4地址存在部分不一致,此时需要使用字符串替换 4.获取到真实的mp4视频地址后,再使用二进制流的方式进行下载到本地 5.使用Pool(4),四个线程池进行异步下载,互不干扰 6.源码如下: import osimport requestsfrom lxm…

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 BeautifulSoup from threadpool import ThreadPool, makeRequests def request_url(city_code, city_name, city_letter): """ 请求主页 """ with…

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 import BeautifulSoup from fake_useragent import UserAgent def hotel(city_letter, city_num, city_name): with open('has_address.json', 'a+', encoding="utf-8…

Android 四种常见的线程池

引入线程池的好处 1)提升性能.创建和消耗对象费时费CPU资源 2)防止内存过度消耗.控制活动线程的数量,防止并发线程过多. 我们来看一下线程池的简单的构造 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecution…

进程池爬取并存入mongodb

设置进程池爬取拉钩网: # coding = utf- import json import pymongo import pandas as pd import requests from lxml import etree import time from multiprocessing import Pool # 设置mongodb client = pymongo.MongoClient('localhost') db = client['lagou'] # 查询的岗位名称 POSITI…