本文实例讲述了Python多线程结合队列下载百度音乐的方法。分享给大家供大家参考。具体如下:
一直想做个下载音乐的脚本,后来决定就拿百度音乐开刀,经过多次分析,终于制作了一个下载百度音乐的脚本,目前只默认下载第一页,童鞋们可以自由拓展。
适用Windows和Linux平台、依赖BeautifulSoup这个库,主要对HTML进行解析
#!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- ''' 百度中批量下载某歌手的歌(目前只下载第一页,可以自行拓展) @author:admin @qq: 1243385033 ''' import threading, urllib2, os,re,sys from bs4 import BeautifulSoup from Queue import Queue '''目标歌手''' SINGER = u'亚东' '''保存路径''' SAVE_FOLDER = 'F:/music/' # 查询url search_url = "http://music.baidu.com/search/song?key=%s&s=1" # 百度音乐播放盒url song_url = "http://box.zhangmen.baidu.com/x?op=12&count=1&mtype=1&title=" class Downloader(threading.Thread): def __init__(self, task): threading.Thread.__init__(self) self.task = task def run(self): '''覆盖父类的run方法''' while True: url = self.task.get() self.download(url) self.task.task_done() def build_path(self, filename): join = os.path.join parentPath=join(SAVE_FOLDER,SINGER) filename = filename + '.mp3' myPath = join(parentPath, filename) return myPath def download(self, url): '''下载文件''' sub_url = url.items() f_name = sub_url[0][0] req_url = sub_url[0][1] handle = urllib2.urlopen(req_url) # 保存路径 save_path = self.build_path(f_name) with open(save_path, "wb") as handler: while True: chunk = handle.read(1024) if not chunk: break handler.write(chunk) msg = u"已经从 %s下载完成" % req_url sys.stdout.write(msg) sys.stdout.flush() class HttpRequest: def __init__(self): self.task = [] self.reg_decode = re.compile('<decode>.*?CDATA\[(.*?)\]].*?</decode>') self.reg_encode = re.compile('<encode>.*?CDATA\[(.*?)\]].*?</encode>') self.init() self.target_url = search_url % urllib2.quote(self.encode2utf8(SINGER)) def encode2utf8(self,source): if source and isinstance(source,(str,unicode)): source=source.encode("utf8") return source return source def mkDir(self, dir_name): if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name) def init(self): self.mkDir(SAVE_FOLDER) subPath = os.path.join(SAVE_FOLDER, SINGER) self.mkDir(subPath) def http_request(self): global song_url '''发起请求''' response=urllib2.urlopen(self.target_url) # 获取头信息 content = response.read() response.close() # 使用BeautifulSoup html = BeautifulSoup(content, from_encoding="utf8") # 提取HTML标签 span_tag = html.find_all('div', {"monkey":"song-list"})[0].find_all('span', class_='song-title') # 遍历List for a_tag in span_tag: song_name = unicode(a_tag.find_all("a")[0].get_text()) song_url = song_url + urllib2.quote(self.encode2utf8(song_name)) song_url = song_url + '$$' + urllib2.quote(self.encode2utf8(SINGER)) + '$$$$&url=&listenreelect=0&.r=0.1696378872729838' xmlfile = urllib2.urlopen(song_url) xml_content = xmlfile.read() xmlfile.close() url1 = re.findall(self.reg_encode, xml_content) url2 = re.findall(self.reg_decode, xml_content) if not url1 or not url2: continue url = url1[0][:url1[0].rindex('/') + 1] + url2[0] self.task.append({song_name:url}) return self.task def start_download(urls): #创建一个队列 quene=Queue() #获取list的大小 size=len(urls) #开启线程 for _ in xrange(size): t=Downloader(quene) t.setDaemon(True) t.start() #入队列 for url in urls: quene.put(url) quene.join() if __name__=='__main__': http=HttpRequest() urls=http.http_request() start_download(urls)
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

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