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對一個爬蟲愛好者來說,或多或少都有這么一點點的收集癖
~ 發現好的圖片,發現好的書籍,發現各種能存放在電腦上的東西,都喜歡把它批量的爬取下來。 然后放著,是的,就這么放著.......然后慢慢的遺忘掉.....
打開網址 http://www.allitebooks.com/
發現特別清晰的小頁面,一看就好爬
在點擊一本圖書進入,發現下載的小鏈接也很明顯的展示在了我們面前,小激動一把,這么清晰無廣告的網站不多見了。
這次我采用了一個新的模塊 requests-html
這個模塊的作者之前開發了一款 requests
,你應該非常熟悉了,線程控制采用的 queue
安裝 requests-html
模塊
pip install requests-html
關于這個模塊的使用,你只需要使用搜索引擎搜索一下這個模塊名稱,那文章也是很多滴,作為能學到這篇博客的你來說,是很簡單的拉~
我們編寫一下核心的內容
from requests_html import HTMLSession
from queue import Queue
import requests
import random
import threading
CARWL_EXIT = False
DOWN_EXIT = False
#####
# 其他代碼
####
if __name__ == '__main__':
page_queue = Queue(5)
for i in range(1,6):
page_queue.put(i) # 把頁碼存儲到page_queue里面
# 采集結果
data_queue = Queue()
# 記錄線程列表
thread_crawl = []
# 每次開啟5個線程
craw_list = ["采集線程1號","采集線程2號","采集線程3號","采集線程4號","采集線程5號"]
for thread_name in craw_list:
c_thread = ThreadCrawl(thread_name,page_queue,data_queue)
c_thread.start()
thread_crawl.append(c_thread)
while not page_queue.empty():
pass
# 如果page_queue為空,采集線程退出循環
CARWL_EXIT = True
for thread in thread_crawl:
thread.join()
print("抓取線程結束")
上面就是爬取圖書詳情頁面的線程了,我開啟了5個線程爬取,頁碼也只爬取了5
頁,如果你需要更多的,只需要修改
page_queue = Queue(5)
for i in range(1,6):
page_queue.put(i) # 把頁碼存儲到page_queue里面
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下面我們把 ThreadCrawl
類編寫完畢
session = HTMLSession()
# 這個地方是 User_Agents 以后我把他配置到服務器上面,就可以遠程獲取了 這個列表里面有很多項,你自己去源碼里面找吧
USER_AGENTS = [
"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_3) AppleWebKit/535.20 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1036.7 Safari/535.20"
]
# 獲取圖書下載鏈接的線程類
class ThreadCrawl(threading.Thread):
# 構造函數
def __init__(self,thread_name,page_queue,data_queue):
super(ThreadCrawl,self).__init__()
self.thread_name = thread_name
self.page_queue = page_queue
self.data_queue = data_queue
self.page_url = "http://www.allitebooks.com/page/{}" #URL拼接模板
def run(self):
print(self.thread_name+" 啟動*********")
while not CARWL_EXIT:
try:
page = self.page_queue.get(block=False)
page_url = self.page_url.format(page) # 拼接URL操作
self.get_list(page_url) # 分析頁面鏈接
except Exception as e:
print(e)
break
# 獲取當前列表頁所有圖書鏈接
def get_list(self,url):
try:
response = session.get(url)
except Exception as e:
print(e)
raise e
all_link = response.html.find('.entry-title>a') # 獲取頁面所有圖書詳情鏈接
for link in all_link:
self.get_book_url(link.attrs['href']) # 獲取圖書鏈接
# 獲取圖書下載鏈接
def get_book_url(self,url):
try:
response = session.get(url)
except Exception as e:
print(e)
raise e
download_url = response.html.find('.download-links a', first=True)
if download_url is not None: # 如果下載鏈接存在,那么繼續下面的爬取工作
link = download_url.attrs['href']
self.data_queue.put(link) # 把圖書下載地址 存儲到 data_queue里面,準備后面的下載
print("抓取到{}".format(link))
上述代碼一個非常重要的內容就是把圖書的下載鏈接
存儲到了data_queue
里面,這些數據 在另一個下載線程里面是最基本的數據。
下面開始 編寫圖書下載的類和方法。
我開啟了4個線程,操作和上面的非常類似
class ThreadDown(threading.Thread):
def __init__(self, thread_name, data_queue):
super(ThreadDown, self).__init__()
self.thread_name = thread_name
self.data_queue = data_queue
def run(self):
print(self.thread_name + ' 啟動************')
while not DOWN_EXIT:
try:
book_link = self.data_queue.get(block=False)
self.download(book_link)
except Exception as e:
pass
def download(self,url):
# 隨機瀏覽器User-Agent
headers = {"User-Agent":random.choice(USER_AGENTS)}
# 獲取文件名字
filename = url.split('/')[-1]
# 如果url里面包含pdf
if '.pdf' in url or '.epub' in url:
file = 'book/'+filename # 文件路徑已經寫死,請在跟目錄先創建好一個book文件夾
with open(file,'wb') as f: # 開始二進制寫文件
print("正在下載 {}".format(filename))
response = requests.get(url,stream=True,headers=headers)
# 獲取文件大小
totle_length = response.headers.get("content-length")
# 如果文件大小不存在,則直接寫入返回的文本
if totle_length is None:
f.write(response.content)
else:
for data in response.iter_content(chunk_size=4096):
f.write(data)
else:
f.close()
print("{}下載完成".format(filename))
if __name__ == '__main__':
# 其他代碼在上面
thread_image = []
image_list = ['下載線程1號', '下載線程2號', '下載線程3號', '下載線程4號']
for thread_name in image_list:
d_thread = ThreadDown(thread_name, data_queue)
d_thread.start()
thread_image.append(d_thread)
while not data_queue.empty():
pass
DOWN_EXIT = True
for thread in thread_image:
thread.join()
print("下載線程結束")
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如果你把我上面的代碼都組合完畢,那么應該可以很快速的去爬取圖書了,當然這些圖書都是英文了,下載下來你能不能讀....... 我就不知道了。
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