五、request模块
描述:requests是python的一个第三方HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)库,它比python自带的网络库urllib更加简单、方便和人性化;使用requests可以让python实现访问网页并获取源代码的功能;使用requests获取网页的源代码,最简单的情况下只需要两行代码
# 使用requests获取源代码
import requests
source = requests.get('https:www.baidu.com').content.decode()
1、安装requests库
sudo apt install requests
或者
sudo pip3 install requests -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
2、使用requests获取网页源代码
2.1 GET方式
对于使用get方式的网页,在python中可以使用requests的get()方法获取网页的源代码:
import requests
html = requests.get('网址')
html_bytes = html.content
html_str = html_bytes.decode('utf-8')
说明:(1)第1行导入requests库。
(2)第2行使用get方法获取了网页,得到一个response对象。
(3)第3行使用.content这个属性来显示bytes型网页的源代码,中文无法正常显示。
(4)第4行将bytes型的网页源代码解析为字符串型的源代码。utf-8为编码格式
代码合并
import requests
html_str = requests.get('网址').content.decode()
2.2 POST方式
对于使用post方式的网页,在python中可以使用requests的post()方法获取网页的源代码:
import requests
date = {'key1':'value1',
'key2':'value2'}
html_formdata = requests.post('网址', data=data).content.decode()
# 利用formdata提交数据
说明:(1)data这个字典视情况而定,构造这个字典是任务之一。
(2)当一些网址提交的内容为json时,post()方法的参数会进行调整
html_json = requests.post('网址',json=data).content.decoade() # 使用json提交数据
requests可以自动将字典转换为JSON字符串
3、 结合requests与正表达式
说明:通过requests获得了网页的源代码,就可以对源代码字符串使用正则表达式来提取文本信息。
4、多线程爬虫
说明:(1)python这门语言有一个全局解释器锁(Global Interpreter Lock,GIL),导致python的多线程都是伪多线程,本质上是一个线程,不过线程间隔时间很短,宏观上是连续的。这种机制对I/O密集型的操作上影响不大,但是对于CPU计算密集型的操作上面,因为只能使用CPU的一个核,对性能产生很大的影响;涉及计算密集型的程序,需要使用多进程,python的多进程不受GIL的影响。
4.1 多进程库(multiprocessing)
说明:(1)multiprocessing本身是python的多进程库,用来处理与多进程相关的操作。但是由于进程与进程之间不能直接共享内存和堆栈资源,而且启动新的进程开销也比线程大得多,因此使用多线程来爬取比使用多进程有更多的优势。
(2)multiprocessing下面有一个dummy模块,它可以让python的线程使用multiprocessing的各种方法。
(2)dummy下面有一个Pool类,它用来实现线程池,这个线程池有一个map()方法,可以让线程池里面的所有线程都“同时”执行一个函数。
例子:
from multiprocessing.dummy import Pool
def calc_num(num):
return num*num
pool = Pool(5)
origin_num = [x for x in range(10)]
result = pool.map(calc_num, origin_num)
print(result)
说明:线程池的map()方法接收两个参数,第1个参数是函数名,第2个参数是一个列表。
注意:第1个参数仅仅是函数的名字,不能带括号。第2个参数是一个可迭代的对象,这个可迭代对象里面的每一个元素都会被函数calc_num()接收作为参数。
除了列表,元组、集合或则字典都可以作为map()的第2个参数。
4.2 开发多线程爬虫
说明:爬虫是I/O密集型的操作,特别是在请求网页源代码的时候,如果使用单线程来开发,会浪费大量的时间来等待网页返回,所以把多线程技术应用到爬虫中,可以大大提高爬虫的运行效率。
例子:
from multiprocessing.dummy import Pool
import requests def query(url):
requests.get(url)
url_list = []
for i in range(100):
url_list.append('https://baidu.com')
pool = Pool(5)
pool.map(query, url_list)
4.3 爬虫的常见搜索算法
(1)深度优先搜索
(2)广度优先搜索
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