下面小编就为大家分享一篇Python多线程爬虫实战_爬取糗事百科段子的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。对Python感兴趣的小伙伴们一起跟随小编过来看看吧
多线程爬虫:即程序中的某些程序段并行执行,
合理地设置多线程,可以让爬虫效率更高
糗事百科段子普通爬虫和多线程爬虫
分析该网址链接得出:
https://www.qiushibaike.com/8hr/page/页码/
多线程爬虫也就和JAVA的多线程差不多,直接上代码
''' #此处代码为普通爬虫 import urllib.request import urllib.error import re headers = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36") opener = urllib.request.build_opener() opener.addheaders = [headers] urllib.request.install_opener(opener) for i in range(1,2): url = "https://www.qiushibaike.com/8hr/page/"+str(i)+"/" pagedata = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore") pattern = '<p class="content">.*?<span>(.*?)</span>(.*?)</p>' datalist = re.compile(pattern,re.S).findall(pagedata) for j in range(0,len(datalist)): print("第"+str(i)+"页第"+str(j)+"个段子内容是:") print(datalist[j]) ''' ''' #此处为多线程介绍代码 import threading #导入多线程包 class A(threading.Thread): #创建一个多线程A def init(self): #必须包含的两个方法之一:初始化线程 threading.Thread.init(self) def run(self): #必须包含的两个方法之一:线程运行方法 for i in range(0,11): print("我是线程A") class B(threading.Thread): #创建一个多线程A def init(self): #必须包含的两个方法之一:初始化线程 threading.Thread.init(self) def run(self): #必须包含的两个方法之一:线程运行方法 for i in range(0,11): print("我是线程B") t1 = A() #线程实例化 t1.start() #线程运行 t2 = B() t2.start() ''' #此处为修改后的多线程爬虫 #使用多线程进行奇偶页的爬取 import urllib.request import urllib.error import re import threading headers = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36") opener = urllib.request.build_opener() opener.addheaders = [headers] urllib.request.install_opener(opener) class one(threading.Thread): #爬取奇数页内容 def init(self): threading.Thread.init(self) def run(self): for i in range(1,12,2): url = "https://www.qiushibaike.com/8hr/page/"+str(i)+"/" pagedata = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore") pattern = '<p class="content">.*?<span>(.*?)</span>(.*?)</p>' datalist = re.compile(pattern,re.S).findall(pagedata) for j in range(0,len(datalist)): print("第"+str(i)+"页第"+str(j)+"段子内容为:") print(datalist[j]) class two(threading.Thread): #爬取奇数页内容 def init(self): threading.Thread.init(self) def run(self): for i in range(2,12,2): url = "https://www.qiushibaike.com/8hr/page/"+str(i)+"/" pagedata = urllib.request.urlopen(url).read().decode("utf-8","ignore") pattern = '<p class="content">.*?<span>(.*?)</span>(.*?)</p>' datalist = re.compile(pattern,re.S).findall(pagedata) for j in range(0,len(datalist)): print("第"+str(i)+"页第"+str(j)+"段子内容为:") print(datalist[j]) t1 = one() t2 = two() t1.start() t2.start()
以上这篇Python多线程爬虫实战_爬取糗事百科段子的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持PHP中文网。
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Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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