2024-08-17

Python多进程是一种在操作系统级别并行执行代码的方法。Python提供了一个模块multiprocessing,它提供了一种简单的方法来创建和管理进程。

  1. 创建进程

multiprocessing模块提供了一个Process类,可以用这个类来创建一个进程。




from multiprocessing import Process
 
def job():
    print("Hello from Process!")
 
if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=job)
    p.start()
    p.join()

在上面的代码中,我们创建了一个进程p,并将目标函数job指定为这个进程要执行的任务。然后我们启动这个进程,并调用p.join()方法等待进程完成。

  1. 使用进程池

如果你需要创建大量的进程,可以使用multiprocessing模块的Pool类。




from multiprocessing import Pool
 
def job(x):
    return x*x
 
if __name__ == '__main__':
    with Pool(processes=4) as p:
        result = p.map(job, [1, 2, 3, 4, 5])
        print(result)  # Prints: [1, 4, 9, 16, 25]

在上面的代码中,我们创建了一个容量为4的进程池,并将任务map到这个进程池中。map函数会将job函数应用到列表[1, 2, 3, 4, 5]的每一个元素,并返回结果列表。

  1. 使用进程间通信

multiprocessing模块提供了一些工具,如Queue、Pipe和Value和Array,可以用来在进程间进行通信。




from multiprocessing import Process, Queue
 
def job(q):
    q.put('Hello from Process!')
 
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    p = Process(target=job, args=(q,))
    p.start()
    print(q.get())  # Prints: Hello from Process!
    p.join()

在上面的代码中,我们创建了一个进程p,并在进程p中运行了job函数。我们使用Queue在主进程和进程p之间通信。我们将一个消息放入队列中,然后在主进程中我们从队列中取出这个消息并打印。

  1. 共享资源

multiprocessing模块提供了一些特殊的类,如Manager,可以用来在进程间共享资源。




from multiprocessing import Process, Manager
 
def job(d, key, value):
    d[key] = value
 
if __name__ == '__main__':
    with Manager() as manager:
        d = manager.dict()
        p = Process(target=job, args=(d, 'key', 'value'))
        p.start()
        p.join()
        print(d)  # Prints: {'key': 'value'}

在上面的代码中,我们创建了一个进程p,并在进程p中运行了job函数。我们使用Manager在多个进程之间共享一个字典。我们在字典中设置一个键值对,然后在主进程中我们打印这个字典并查看结果。

以上就是Python多进程的基本使用方法。

2024-08-17



import requests
from pyquery import PyQuery as pq
 
def get_app_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.66 Safari/537.36',
        'Referer': 'https://www.baidu.com/'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        doc = pq(response.text)
        name = doc('.app-name').text()
        desc = doc('.app-desc').text()
        download_url = doc('.download-btn').attr('href')
        return {
            'name': name,
            'description': desc,
            'download_url': download_url
        }
    return None
 
# 应用宝应用链接
app_url = 'https://app.baidu.com/app/16279872/1125883.html'
info = get_app_info(app_url)
if info:
    print(info)
else:
    print('Failed to retrieve app info.')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求,并使用pyquery库来解析HTML。代码定义了一个get_app_info函数,它接受一个应用宝应用链接作为参数,发送请求,解析页面,提取应用名称、描述和下载链接,并以字典形式返回。如果页面解析成功,则返回包含应用信息的字典;如果解析失败,则返回None。最后,代码演示了如何调用get_app_info函数并处理返回的数据。

2024-08-17

Python爬虫是一种自动提取网页数据的程序。如果你对于如何开始一个Python爬虫没有清晰的思路,可以遵循以下步骤:

  1. 确定目标网站:首先需要决定你想要爬取哪个网站的数据。
  2. 分析网页结构:使用浏览器的开发者工具(如Chrome的“Inspect Element”)来查看网页的HTML结构,识别你想要爬取的数据所在的标签。
  3. 安装requests和BeautifulSoup库:使用pip安装这两个库,前者用于发送HTTP请求,后者用于解析HTML。

    
    
    
    pip install requests
    pip install beautifulsoup4
  4. 编写基本爬虫代码:

    
    
    
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
     
    url = "http://example.com"  # 目标网站URL
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
     
    # 提取数据
    data = soup.find_all('div', class_='my-data-class')  # 根据分析的标签调整选择器
     
    for item in data:
        print(item.text)  # 打印数据或进行进一步处理
  5. 处理动态内容和反爬虫策略:如果网站采取了反爬措施(例如JavaScript渲染的内容),你可能需要使用如Selenium等工具来处理JavaScript渲染的页面。
  6. 实现并发请求和爬取策略:考虑使用异步请求库如aiohttp,以及实现合适的爬取策略,比如使用队列管理待爬取的URL,设置合理的请求间隔,以免被网站封禁。
  7. 遵守网站规则:确保你的爬虫活动不违反目标网站的robots.txt协议以及版权政策。

这只是一个简单的指导框架,实际的爬虫可能需要更多的细节处理。

2024-08-17



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求,获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "网页请求失败,状态码:{}".format(response.status_code)
    except requests.RequestException:
        return "请求出错"
 
def parse_html(html):
    """解析网页,提取需要的信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    title = soup.find('h1', class_='post-title').get_text()
    content = soup.find('div', class_='post-content').get_text()
    return {'title': title, 'content': content}
 
def main():
    url = 'http://example.com/some-post'
    html = get_html(url)
    parsed_data = parse_html(html)
    print(parsed_data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个get_html函数,用于发送HTTP请求并获取网页内容。然后定义了一个parse_html函数,用于解析网页并提取标题和内容。最后,在main函数中,我们构建了网页URL,调用get_html获取内容,并调用parse_html解析内容,打印结果。这个例子展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来简单地抓取和解析网页。

2024-08-17



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 发送HTTP请求
url = 'https://example.com/'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面上的所有链接
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
 
# 请求失败处理
else:
    print(f"请求网页失败,状态码: {response.status_code}")

这段代码展示了如何使用Python的requests库发送HTTP GET请求,以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取页面中的链接。这是Web抓取和爬虫任务的基本步骤,适用于教育目的。在实际应用中,可能需要处理更复杂的情况,例如处理AJAX请求、应对反爬机制、处理分页、异常处理等。

2024-08-17



import urllib.request
import urllib.parse
 
# 网络爬虫常用函数
def fetch(url, headers=None, data=None):
    """
    发送HTTP请求的函数
    :param url: 字符串,请求的URL
    :param headers: 字典,HTTP请求头
    :param data: 字典或字节串,发送到服务器的数据
    :return: 返回服务器的响应内容
    """
    if data is not None:
        data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
    req = urllib.request.Request(url, data, headers)
    response = urllib.request.urlopen(req)
    return response.read()
 
# 使用示例
url = 'http://example.com/'
headers = {'User-Agent': 'My-App/0.1'}
data = {'key': 'value'}
 
# 发送请求并获取响应
response = fetch(url, headers, data)
print(response)

这段代码定义了一个名为fetch的函数,它接受URL、请求头和数据作为参数,并返回从服务器收到的响应。然后通过一个简单的使用示例来演示如何使用这个函数发送HTTP请求。这个例子展示了如何使用urllib进行基本的网络爬虫操作。

2024-08-17



import jieba
import requests
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot as plt
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return ""
 
# 分词并返回词频列表
def get_word_freq(text):
    cut_text = " ".join(jieba.cut(text))
    word_freq = jieba.analyse.extract_tags(cut_text, topK=100, withWeight=True)
    return word_freq
 
# 绘制词云图
def draw_wordcloud(word_freq):
    word_dict = dict(word_freq)
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=100, max_font_size=40, random_state=42)
    wordcloud.fit_words(word_dict)
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = "http://example.com"  # 替换为目标网页的URL
    html = get_html(url)
    word_freq = get_word_freq(html)
    draw_wordcloud(word_freq)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

在这个代码实例中,首先导入了必要的模块,然后定义了获取网页内容、分词并返回词频列表的函数,以及绘制词云图的函数。主函数 main() 调用这些函数来完成整个流程。需要注意的是,你需要替换 "http://example.com" 为你想要爬取的目标网页的URL,并确保你有可用的分词词典和字体路径。

2024-08-17

除了requests,还有一些更强大的Python库可以用于网络请求,提高爬虫效率。以下是几个常用的选项:

  1. requests-html:基于requests,但提供了简单的HTML解析功能。
  2. aiohttp:异步版本的HTTP客户端,适合处理异步网络请求,可以提高效率。
  3. Scrapy:一个为了爬取网站数据,提取结构化数据而编写的应用框架,适合处理更复杂的爬虫任务。
  4. pyspider:一个强大的爬虫系统,可以用来爬取网站或编写爬虫。

以下是requests-html的一个简单示例:




import requests
 
# 使用 pip install requests-html 安装
url = 'https://example.com'
 
# 使用 requests-html
session = requests_html.HTMLSession()
resp = session.get(url)
 
# 解析和提取数据
title = resp.html.find('title', first=True)
print(title.text)

对于异步处理,以下是aiohttp的一个简单示例:




import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://example.com')
        print(html)
 
# 运行异步主函数
import asyncio
asyncio.run(main())

选择合适的库取决于你的需求和你的爬虫的复杂性。对于简单的请求,requests-html可能是最快捷的选择,而对于更复杂或高性能的需求,aiohttp或其他异步库可能是必须的。如果你需要处理复杂的爬虫任务,如反爬虫技术、分布式爬虫等,Scrapy或pyspider可能是更合适的选择。

2024-08-17

尽管Go在近年来取得了显著的增长,但与Python相比,Go爬虫的流行度仍然有一定差距。这主要有以下几个原因:

  1. 生态系统:虽然Go拥有一个快速、可靠的网络爬虫库(如goquerycolly),但与Python的BeautifulSoupScrapy相比,它们的知名度和广泛使用频率还有一定差距。
  2. 学习曲线:虽然Go的语法相对简单,但它的学习曲线更陡峭,对开发者的要求更高。而Python更容易上手,对初学者非常友好。
  3. 工具和库的支持:虽然Go有很多强大的工具和库,但是与Python的生态系统相比,它还是不够丰富。例如,Python有大量的数据科学库,而在Go中,这些通常需要第三方库或自行实现。
  4. 并发和性能:虽然Go支持轻松的并发,但是与使用asyncioaiohttp的Python相比,其性能上可能会有些欠缺。
  5. 社区活跃度:虽然Go社区也非常活跃,但是相对于Python,它的社区活跃度可能不够高,导致了它的社区支持和教育资源不如Python丰富。
  6. 入门门槛:虽然Go的学习曲线更陡峭,但是Go具有更好的性能和编译型语言的控制权,这使得它在特定的领域(如分布式系统、网络编程、高性能计算等)中更受欢迎。

尽管如此,Go在某些特定的应用场景下仍然具有优势,并且随着时间的推移,Go爬虫可能会变得和Python一样流行。

2024-08-17

由于篇幅限制,这里仅提供一个简单的Python爬虫示例代码,用于抓取一个网页上的链接。




import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的a标签,即链接
    for link in soup.find_all('a'):
        # 获取链接的href属性
        href = link.get('href')
        if href:
            print(href)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
 

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求,获取网页内容,并使用BeautifulSoup库来解析HTML,提取所有的链接。这是一个简单的Python爬虫示例,适合作为学习的起点。