首先我们需要几个包：requests, lxml, bs4, pymongo, redis
1. 创建爬虫对象，具有的几个行为：抓取页面，解析页面，抽取页面，储存页面
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class Spider(object): def __init__(self): # 状态(是否工作) self.status = SpiderStatus.IDLE # 抓取页面 def fetch(self, current_url): pass # 解析页面 def parse(self, html_page): pass # 抽取页面 def extract(self, html_page): pass # 储存页面 def store(self, data_dict): pass |
2. 设置爬虫属性，没有在爬取和在爬取中，我们用一个类封装， @unique使里面元素独一无二，Enum和unique需要从 enum里面导入：
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@uniqueclass SpiderStatus(Enum): IDLE = 0 WORKING = 1 |
3. 重写多线程的类：
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class SpiderThread(Thread): def __init__(self, spider, tasks): super().__init__(daemon=True) self.spider = spider self.tasks = tasks def run(self): while True: pass |
4. 现在爬虫的基本结构已经做完了，在main函数创建tasks， Queue需要从queue里面导入：
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def main(): # list没有锁，所以使用Queue比较安全, task_queue=[]也可以使用,Queue 是先进先出结构, 即 FIFO task_queue = Queue() # 往队列放种子url, 即搜狐手机端的url task_queue.put('http://m.sohu,com/') # 指定起多少个线程 spider_threads = [SpiderThread(Spider(), task_queue) for _ in range(10)] for spider_thread in spider_threads: spider_thread.start() # 控制主线程不能停下,如果队列里有东西，任务不能停, 或者spider处于工作状态，也不能停 while task_queue.empty() or is_any_alive(spider_threads): pass print('Over') |
4-1. 而 is_any_threads则是判断线程里是否有spider还活着，所以我们再写一个函数来封装一下:
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def is_any_alive(spider_threads): return any([spider_thread.spider.status == SpiderStatus.WORKING for spider_thread in spider_threads]) |
5. 所有的结构已经全部写完，接下来就是可以填补爬虫部分的代码，在SpiderThread(Thread)里面，开始写爬虫运行 run 的方法，即线程起来后，要做的事情：
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def run(self): while True: # 获取url current_url = self.tasks_queue.get() visited_urls.add(current_url) # 把爬虫的status改成working self.spider.status = SpiderStatus.WORKING # 获取页面 html_page = self.spider.fetch(current_url) # 判断页面是否为空 if html_page not in [None, '']: # 去解析这个页面, 拿到列表 url_links = self.spider.parse(html_page) # 把解析完的结构加到 self.tasks_queue里面来 # 没有一次性添加到队列的方法 用循环添加算求了 for url_link in url_links: self.tasks_queue.put(url_link) # 完成任务，状态变回IDLE self.spider.status = SpiderStatus.IDLE |
6. 现在可以开始写 Spider()这个类里面的四个方法，首先写fetch()抓取页面里面的：
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@Retry() def fetch(self, current_url, *, charsets=('utf-8', ), user_agent=None, proxies=None): thread_name = current_thread().name print(f'[{thread_name}]: {current_url}') headers = {'user-agent': user_agent} if user_agent else {} resp = requests.get(current_url, headers=headers, proxies=proxies) # 判断状态码，只要200的页面 return decode_page(resp.content, charsets) \ if resp.status_code == 200 else None |
6-1. decode_page是我们在类的外面封装一个解码的函数：
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def decode_page(page_bytes, charsets=('utf-8',)): page_html = None for charset in charsets: try: page_html = page_bytes.decode(charset) break except UnicodeDecodeError: pass # logging.error('Decode:', error) return page_html |
6-2. @retry是装饰器，用于重试, 因为需要传参，在这里我们用一个类来包装, 所以最后改成@Retry():
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# retry的类，重试次数3次，时间5秒(这样写在装饰器就不用传参数类), 异常class Retry(object): def __init__(self, *, retry_times=3, wait_secs=5, errors=(Exception, )): self.retry_times = retry_times self.wait_secs = wait_secs self.errors = errors # call 方法传参 def __call__(self, fn): def wrapper(*args, **kwargs): for _ in range(self.retry_times): try: return fn(*args, **kwargs) except self.errors as e: # 打日志 logging.error(e) # 最小避让 self.wait_secs 再发起请求(最小避让时间) sleep((random() + 1) * self.wait_secs) return None return wrapper() |
7. 接下来写解析页面的方法，即 parse():
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# 解析页面 def parse(self, html_page, *, domain='m.sohu.com'): soup = BeautifulSoup(html_page, 'lxml') url_links = [] # 找body的有 href 属性的 a 标签 for a_tag in soup.body.select('a[href]'): # 拿到这个属性 parser = urlparse(a_tag.attrs['href']) netloc = parser.netloc or domain scheme = parser.scheme or 'http' netloc = parser.netloc or 'm.sohu.com' # 只爬取 domain 底下的 if scheme != 'javascript' and netloc == domain: path = parser.path query = '?' + parser.query if parser.query else '' full_url = f'{scheme}://{netloc}{path}{query}' if full_url not in visited_urls: url_links.append(full_url) return url_links |
7-1. 我们需要在SpiderThread()的 run方法里面，在
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current_url = self.tasks_queue.get() |
下面添加
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visited_urls.add(current_url) |
在类外面再添加一个
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visited_urls = set()去重 |
8. 现在已经能开始抓取到相应的网址。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python面向对象多线程爬虫爬取搜狐页面的实例代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
原文链接：https://www.tuicool.com/articles/URva2ey
