Python利用创建1000个线程爬取盗版小说网站,并按章节顺序排列在txt文件里

本文介绍了如何使用Python通过创建1000个线程爬取小说网站,并利用PriorityQueue保证章节按顺序写入txt文件。通过线程池控制资源消耗,提高爬取效率,与单线程相比速度显著提升。

Python利用创建1000个线程爬取盗版小说网站,并按章节顺序排列在txt文件里

文中和源码里的具体网址我都去掉了,本贴不提供成品,仅作学习交流!!!

前言:

上次我写了一篇教程:32个进程爬取小说并存在不同的txt里,有的人说文章在不同txt里不方便,自己也不会合并,那好,今天我们1000个线程(注意上次是进程这次是线程,老是有人搞混)爬取某个小说,并按照章节顺序存在txt里,这个txt我们用主流阅读软件打开都是会自动显示目录的,如下图!

在这里插入图片描述

上次多进程爬的那个网站已经采取了反爬措施,不行了。所以这次我又找了一个新的盗版网站,反正他是盗版网站,我们也不怕,众所周知,pyhon里如果用多线程访问同一个资源是很容易出错的,并且多线程是无序的,也就是一般来讲,我们用多线程需要用线程锁来决定谁来访问,就算用了线程锁,他的无序也决定了我们无法保证内容是按章节顺序存在txt里的,所以为了解决上面两个问题,我们引入了线程池和PriorityQueue重要性队列,按照事件的重要性来判断先后顺序,这样我们同时请求几百条信息的时候赋值给他们自己的重要性数值,就可以决定谁先写入了,下图是1000个线程爬完1400章所需时间,我们可以看到只花了10秒,这个时间是指整个程序开始,一直到文件写入完毕,是非常快的,我也试了单线程,但是单线程实在太慢了,我没耐心等下去,我算了一下,单线程爬完最少需要2分多钟,我是指最少!

高效地爬取51job网站上的招聘数据进行多线程处理,是数据分析项目中的常见需求。首先,我们需要一个Python环境,安装必要的第三方库,如requests用于发送网络请求,BeautifulSoup用于解析网页,以及threading或concurrent.futures用于多线程操作。 参考资源链接:[Python实现51job岗位数据爬取与分析设计](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4vnw7rfrne?spm=1055.2569.3001.10343) 具体到《Python实现51job岗位数据爬取与分析设计》项目,我们会发现它包含了多个.py文件用于执行爬虫和数据分析逻辑。例如,main.py可能是整个项目的主入口文件,负责启动整个爬虫流程和协调其他模块。在爬取数据时,我们可以使用requests库的get方法请求网页,然后利用BeautifulSoup库解析HTML文档,提取出招聘信息。 为了提高爬取效率,我们可以使用多线程技术。在Python中,我们可以利用concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类,或者传统的threading模块来创建多线程。对于大体量的数据爬取,建议使用线程池来限制同时运行的线程数量,避免造成服务器过载或自身资源耗尽。每个线程负责请求和解析一个页面,将结果存储到共享的数据结构中,如队列、列表或者直接写入文件。 在数据处理方面,我们可能需要使用pandas库来清洗和转换数据,以便于后续分析。例如,我们可以将爬取的招聘信息转换为DataFrame,进行数据清洗、缺失值处理、数据类型转换等操作。 在整个过程中,版本控制工具如git将帮助我们跟踪代码的变更,而gitignore文件用于指定不希望版本控制的文件类型或特定文件。此外,iml文件表明这个项目可能是用IntelliJ IDEA这类IDE开发的,有助于更好地管理项目结构和配置。 掌握这些技术后,你将能够高效地爬取处理大量招聘信息,为后续的数据分析工作打下坚实的基础。如果希望深入学习更多关于Python爬虫的实现细节、多线程的高级用法以及数据分析的相关知识,推荐进一步查阅《Python实现51job岗位数据爬取与分析设计》。 参考资源链接:[Python实现51job岗位数据爬取与分析设计](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/4vnw7rfrne?spm=1055.2569.3001.10343)
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