作业①: 1)单/多线程爬取网站图片实验   要求:指定一个网站,爬取这个网站中的所有的所有图片,例如中国气象网http://www.weather.com.cn.分别使用单线程和多线程的方式爬取. 以下按自己的编码风格复现书本代码 单线程 程序主要思路: graph TD A(获取指定网页字符内容) -->B(从中筛选出所有图像url) B --> C(逐一对图像url进行预处理:拼接,去重) C --> D(逐一下载相应的图片到本地images子文件中) D --> E(将下载

开发笔记 Scrapy 初体验 scrapy startproject project_name 创建工程 scrapy genspider -t basic spider_name website.com 以basic模版创建爬虫 ROBOTSTXT_OBEY = False 不遵守Robots协议 Item 添加字段 添加pipeline用于Item处理(输出到屏幕/数据/json) 配置pipeline dangdang.pipelines.DangdangPipeline': 300 添

twisted twisted管理了所有的异步任务 Twisted的主线程是单线程的,即reactor线程: 而这些io耗时操作会在线程池中运行,不再twisted主线程中运行,即通过线程池来执行异步任务 即twisted通过事件循环(reactor)+线程池来实现异步 IO 的效果 线程池大小默认是10,即这就是异步任务们的瓶颈 scarpy业务代码 scrapy是基于twisted的异步IO框架 我们自己的scrapy业务代码也是单线程的 (而scrapy的多线程是用来做一些与主流程无关的事

在爬取数据时有时候有些文件数据需要爬取下载下来使用多线程下载可以让程序跑的更快点. scrapy中有个扩展可以使用扩展模块来实现下载. 在自己的spider中加入 custom_settings class MytestSpider(scrapy.Spider): name = "mytest" custom_settings = { 'EXTENSIONS': { #设在拓展 'mymidtest.mydownutils.extension.SpiderOpenCloseLoggin

一.背景 对于日常Python爬虫由于效率问题,本次测试使用多线程和Scrapy框架来实现抓取斗图啦表情.由于IO操作不使用CPU,对于IO密集(磁盘IO/网络IO/人机交互IO)型适合用多线程,对于计算密集型:建议用多进程. 进程:优点:充分利用多核CPU(能够同时进行多个操作)缺点:系统资源消耗大,重新开辟内存空间 线程:优点:共享内存,IO操作可以创造出并发操作缺点:抢占资源,请求上下文切换消耗时间 但是对于python这种解释性语言带有GIL(全局解释器锁)解释器锁,同一时刻只能有一个线

数据采集第四次作业:多线程以及scrapy框架的使用 任务一:单多线程的使用 单线程代码: from bs4 import BeautifulSoup from bs4 import UnicodeDammit import urllib.request def imageSpider(start_url): try: urls = [] req = urllib.request.Request(start_url, headers=headers) data = urllib.request.

原文:http://www.yakergong.net/blog/archives/500 使用scrapy有大概半年了,算是有些经验吧,在这里跟大家讨论一下使用scrapy作为爬虫进行大规模抓取可能遇到的问题.我们抓取的目标是教育网上的网站(目前主要针对.edu.cn和.cas.cn/.cass.cn域名),这半年里抓取了百万以上的url,其实百万url的规模不算大,我们一直在断断续续的修改,还没有开始全面的抓取. 如果想了解scrapy的话,推荐pluskid的scrapy轻松定制网络爬虫,

本节内容: 线程: a:基本的使用: 创建线程: 1:方法 import threading def f1(x): print(x) if __name__=='__main__': t=threading.Thread(target=f1,args=(,)) t.start() t=threading.Thread(target=f1,args=(1,))创建线程,target=动作(执行什么,需要是可被调用的函数)args参数元组,要求参数最后加个逗号. 当我们创建一个线程时候,t.star

以前一直使用PHP写爬虫,用Snoopy配合simple_html_dom用起来也挺好的,至少能够解决问题. PHP一直没有一个好用的多线程机制,虽然可以使用一些trick的手段来实现并行的效果(例如借助apache或者nginx服务器等,或者fork一个子进程,或者直接动态生成多个PHP脚本多进程运行),但是无论从代码结构上,还是从使用的复杂程度上,用起来都不是那么顺手.还听说过一个pthreads的PHP的扩展,这是一个真正能够实现PHP多线程的扩展,看github上它的介绍:Absolut

Scrapy 从Python的Urllib.Urlllib2到scrapy,当然,scrapy的性能且效率是最高的,自己之前也看过一些资料,在此学习总结下. Scrapy介绍 关于scrapy scrapy是一个健壮的,可以从网络上抓取数据的web框架,只需要一个配置文件就能组合各种组件和配置选项.同时,scrapy是一个基于事件的架构 因此我们可以级联很多操作,包括清理,组织,存储数据到数据库,导出数据等. 假设你现在要抓取一个网站,这个网站的每一页都有一百个条目,Scrapy可以毫不费劲地同

Scrapy简述 Scrapy十一个健壮的,用来从互联网上抓取数据的web框架,Scrapy只需要一个配置文件就能组合各种组件和配置选项,并且Scrapy是基于事件(event-based)的架构,使得我们可以级联多个操作,包括清理.组织.存储数据到数据库等等.假设现在你要抓取一个网站,这个网站的每一页都有一百个条目,Scrapy可以毫不费劲地同时对这个网站发起16个请求,假如每个请求需要一秒钟来完成,你就相当于每秒钟爬取16个页面,相当于每秒钟生成了1600个条目,假如要把这些条目同时存储到云

一个简单的多线程Python爬虫 最近想要抓取拉勾网的数据,最开始是使用Scrapy的,但是遇到了下面两个问题: 前端页面是用JS模板引擎生成的 接口主要是用POST提交参数的 目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面,用POST的提交参数的话,接口统一,也没有必要使用Scrapy,所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法. 本文中的部分链接可能需要FQ. 参考资料: http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-threadi

http://webmagic.io/docs/zh/posts/ch1-overview/thinking.html https://github.com/psvehla/liferay-spring-mvc-portlet http://www.huqiwen.com/2012/08/30/liferay-6-1-development-study-1/ .1 WebMagic的设计思想 1. 一个框架,一个领域 一个好的框架必然凝聚了领域知识.WebMagic的设计参考了业界最优秀的爬虫S

原文  http://www.xgezhang.com/python_scrapy_redis_crawler.html 爬虫技术,无论是在学术领域,还是在工程领域,都扮演者非常重要的角色.相比于其他技术,爬虫技术虽然在实现上比较简单,没有那么多深奥的技术难点,但想要构建一套稳定.高效.自动化的爬虫框架,也并不是一件容易的事情.这里笔者打算就个人经验,介绍一种分布式爬虫框架的实现方法和工作原理,来给刚刚入门爬虫的同学们一点启发和提示.同时也希望大牛们能发表一些看法. 注:本文是对框架的宏观介绍,

老早之前就听说过python的scrapy.这是一个分布式爬虫的框架,可以让你轻松写出高性能的分布式异步爬虫.使用框架的最大好处当然就是不同重复造轮子了,因为有很多东西框架当中都有了,直接拿过来使用就可以了.scrapy 就是一个很棒的框架.最近在看崔庆才老师的博客http://cuiqingcai.com/ 的时候,发现了几个写的非常好的scrapy教程(http://cuiqingcai.com/4380.html,http://cuiqingcai.com/3952.html等,还有很多,

爬虫的基本步骤分为:获取,解析,存储.假设这里获取和存储为io密集型(访问网络和数据存储),解析为cpu密集型.那么在设计多线程爬虫时主要有两种方案:第一种方案是一个线程完成三个步骤,然后运行多个线程:第二种方案是每个步骤运行一个多线程,比如N个线程进行获取,1个线程进行解析(多个线程之间切换会降低效率),N个线程进行存储. 下面我们尝试抓取http://www.chembridge.com/ 库存药品信息. 首先确定url为http://www.chembridge.com/search/se

第一章:scrapy介绍 欢迎来到scrapy之旅.通过这本书,我们将帮助你从只会一点或者零基础的Scrapy初学者达到熟练使用这个强大的框架在互联网或者其他资源抓取海量的数据.在这一章节,我们将给你介绍Scrapy并且告诉你能用Scrapy做哪些不可思议的事情. 你好 Scrapy: Scrapy是一个健壮的抓取网络数据的框架. 作为一个临时的互联网使用者,你会经常发现更愿意将网站上浏览的数据保存在像EXCEL的文件中(参考章节3,基础爬虫),便于在离线或者需要计算的时候使用.作为一个开发者,

1.Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架. 事件驱动编程是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时使用回调机制来触发相应的处理.另外两种常见的编程范式是(单线程)同步以及多线程编程. from twisted.internet import reactor # 事件循环(终止条件,所有的socket都已经移除)from twisted.web.client import getPage # socket对象(如果下载完

简介:给正在学习的小伙伴们分享一下自己的感悟,如有理解不正确的地方,望指出,感谢~ 首先介绍一下这个标题吧~ 1. Scrapy:是一个基于Twisted的异步IO框架,有了这个框架,我们就不需要等待当前URL抓取完毕之后在进行下一个URL的抓取,抓取效率可以提高很多. 2. Scrapy-redis:虽然Scrapy框架是异步加多线程的,但是我们只能在一台主机上运行,爬取效率还是有限的,Scrapy-redis库为我们提供了Scrapy分布式的队列,调度器,去重等等功能,有了它,我们就可以将多

爬前叨叨 已经编写了33篇爬虫文章了,如果你按着一个个的实现,你的爬虫技术已经入门,从今天开始慢慢的就要写一些有分析价值的数据了,今天我选了一个<掘金网>,我们去爬取一下他的全站用户数据. 爬取思路 获取全站用户,理论来说从1个用户作为切入点就可以,我们需要爬取用户的关注列表,从关注列表不断的叠加下去. 随便打开一个用户的个人中心 绿色圆圈里面的都是我们想要采集到的信息.这个用户关注0人?那么你还需要继续找一个入口,这个用户一定要关注了别人.选择关注列表,是为了让数据有价值,因为关注者里面可能