python实现爬虫统计学校BBS男女比例之多线程爬虫（二）
接着第一篇继续学习。
一、数据分类
正确数据：id、性别、活动时间三者都有
放在这个文件里file1 = 'ruisi\\correct%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
数据格式为293001 男 2015-5-1 19:17
- 没有时间：有id、有性别，无活动时间
放这个文件里file2 = 'ruisi\\errTime%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
数据格式为2566 女 notime
- 用户不存在：该id没有对应的用户
放这个文件里file3 = 'ruisi\\notexist%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
数据格式为29005 notexist
- 未知性别：有id，但是性别从网页上无法得知（经检查，这种情况也没有活动时间）
放这个文件里 file4 = 'ruisi\\unkownsex%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
数据格式 221794 unkownsex
- 网络错误：网断了，或者服务器故障，需要对这些id重新检查
放这个文件里 file5 = 'ruisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
数据格式 271004 httperror
如何不间断得爬虫信息
- 本项目有一个考虑：是不间断爬取信息，如果因为断网、BBS服务器故障啥的，我的爬虫程序就退出的话。那我们还得从间断的地方继续爬，或者更麻烦的是从头开始爬。
- 所以，我采取的方法是，如果遇到故障，就把这些异常的id记录下来。等一次遍历之后，才对这些异常的id进行重新爬取性别。
- 本文系列（一）给出了一个 getInfo(myurl, seWord)，通过给定链接和给定正则表达式爬取信息。
- 这个函数可以用来查看性别的最后活动时间信息。
- 我们再定义一个安全的爬取函数，不会间断程序运行的，这儿用到try except异常处理。
这儿代码试了两次getInfo(myurl, seWord),如果第2次还是抛出异常了，就把这个id保存在file5里面
如果能获取到信息，就返回信息
file5 = 'ruisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
def safeGet(myid, myurl, seWord):
try:
return getInfo(myurl, seWord)
except:
try:
return getInfo(myurl, seWord)
except:
httperrorfile = open(file5, 'a')
info = '%d %s\n' % (myid, 'httperror')
httperrorfile.write(info)
httperrorfile.close()
return 'httperror'
依次遍历，获取id从[1,300,000]的用户信息
我们定义一个函数，这儿的思路是获取sex和time，如果有sex，进而继续判断是否有time；如果没sex，判断是否这个用户不存在还是性别无法爬取。
其中要考虑到断网或者BBS服务器故障的情况。
url1 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s'
url2 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s&do=profile'
def searchWeb(idArr):
for id in idArr:
sexUrl = url1 % (id) #将%s替换为id
timeUrl = url2 % (id)
sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe)
if not sex: #如果sexUrl里面找不到性别，在timeUrl再尝试找一下
sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe)
time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)
#如果出现了httperror，需要重新爬取
if (sex is 'httperror') or (time is 'httperror') :
pass
else:
if sex:
info = '%d %s' % (id, sex)
if time:
info = '%s %s\n' % (info, time)
wfile = open(file1, 'a')
wfile.write(info)
wfile.close()
else:
info = '%s %s\n' % (info, 'notime')
errtimefile = open(file2, 'a')
errtimefile.write(info)
errtimefile.close()
else:
#这儿是性别是None，然后确定一下是不是用户不存在
#断网的时候加上这个，会导致4个重复httperror
#可能用户的性别我们无法知道，他没有填写
notexist = safeGet(id,sexUrl, notexistRe)
if notexist is 'httperror':
pass
else:
if notexist:
notexistfile = open(file3, 'a')
info = '%d %s\n' % (id, 'notexist')
notexistfile.write(info)
notexistfile.close()
else:
unkownsexfile = open(file4, 'a')
info = '%d %s\n' % (id, 'unkownsex')
unkownsexfile.write(info)
unkownsexfile.close()
这儿后期检查发现了一个问题
sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe) if not sex: sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe) time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)
这个代码如果断网的时候，调用了3次safeGet，每次调用都会往文本里面同一个id写多次httperror
251538 httperror 251538 httperror 251538 httperror 251538 httperror
多线程爬取信息？
数据统计可以用多线程，因为是独立的多个文本
1、Popen介绍
使用Popen可以自定义标准输入、标准输出和标准错误输出。我在SAP实习的时候，项目组在linux平台下经常使用Popen，可能是因为可以方便重定向输出。
下面这段代码借鉴了以前项目组的实现方法，Popen可以调用系统cmd命令。下面3个communicate()连在一起表示要等这3个线程都结束。
疑惑？
试验了一下，必须3个communicate()紧挨着才能保证3个线程同时开启，最后等待3个线程都结束。
p1=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s0),str(s1)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) p2=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s1),str(s2)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) p3=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s2),str(s3)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) p1.communicate() p2.communicate() p3.communicate()
2、定义一个单线程的爬虫
用法：python ruisi.py <startNum> <endNum>
这段代码就是爬取[startNum, endNum)信息，输出到相应的文本里。它是一个单线程的程序，若要实现多线程的话，在外部调用它的地方实现多线程。
# ruisi.py
# coding=utf-8
import urllib2, re, sys, threading, time,thread
# myurl as 指定链接
# seWord as 正则表达式，用unicode表示
# 返回根据正则表达式匹配的信息或者None
def getInfo(myurl, seWord):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
}
req = urllib2.Request(
url=myurl,
headers=headers
)
time.sleep(0.3)
response = urllib2.urlopen(req)
html = response.read()
html = unicode(html, 'utf-8')
timeMatch = seWord.search(html)
if timeMatch:
s = timeMatch.groups()
return s[0]
else:
return None
#尝试两次getInfo()
#第2次失败后，就把这个id标记为httperror
def safeGet(myid, myurl, seWord):
try:
return getInfo(myurl, seWord)
except:
try:
return getInfo(myurl, seWord)
except:
httperrorfile = open(file5, 'a')
info = '%d %s\n' % (myid, 'httperror')
httperrorfile.write(info)
httperrorfile.close()
return 'httperror'
#输出一个 idArr 范围，比如[1,1001)
def searchWeb(idArr):
for id in idArr:
sexUrl = url1 % (id)
timeUrl = url2 % (id)
sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe)
if not sex:
sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe)
time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)
if (sex is 'httperror') or (time is 'httperror') :
pass
else:
if sex:
info = '%d %s' % (id, sex)
if time:
info = '%s %s\n' % (info, time)
wfile = open(file1, 'a')
wfile.write(info)
wfile.close()
else:
info = '%s %s\n' % (info, 'notime')
errtimefile = open(file2, 'a')
errtimefile.write(info)
errtimefile.close()
else:
notexist = safeGet(id,sexUrl, notexistRe)
if notexist is 'httperror':
pass
else:
if notexist:
notexistfile = open(file3, 'a')
info = '%d %s\n' % (id, 'notexist')
notexistfile.write(info)
notexistfile.close()
else:
unkownsexfile = open(file4, 'a')
info = '%d %s\n' % (id, 'unkownsex')
unkownsexfile.write(info)
unkownsexfile.close()
def main():
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
if len(sys.argv) != 3:
print 'usage: python ruisi.py <startNum> <endNum>'
sys.exit(-1)
global sexRe,timeRe,notexistRe,url1,url2,file1,file2,file3,file4,startNum,endNum,file5
startNum=int(sys.argv[1])
endNum=int(sys.argv[2])
sexRe = re.compile(u'em>\u6027\u522b</em>(.*?)</li')
timeRe = re.compile(u'em>\u4e0a\u6b21\u6d3b\u52a8\u65f6\u95f4</em>(.*?)</li')
notexistRe = re.compile(u'(p>)\u62b1\u6b49\uff0c\u60a8\u6307\u5b9a\u7684\u7528\u6237\u7a7a\u95f4\u4e0d\u5b58\u5728<')
url1 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s'
url2 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s&do=profile'
file1 = '..\\newRuisi\\correct%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
file2 = '..\\newRuisi\\errTime%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
file3 = '..\\newRuisi\\notexist%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
file4 = '..\\newRuisi\\unkownsex%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
file5 = '..\\newRuisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
searchWeb(xrange(startNum,endNum))
# numThread = 10
# searchWeb(xrange(endNum))
# total = 0
# for i in xrange(numThread):
# data = xrange(1+i,endNum,numThread)
# total =+ len(data)
# t=threading.Thread(target=searchWeb,args=(data,))
# t.start()
# print total
main()
多线程爬虫
代码
# coding=utf-8 from subprocess import Popen import subprocess import threading,time startn = 1 endn = 300001 step =1000 total = (endn - startn + 1 ) /step ISOTIMEFORMAT='%Y-%m-%d %X' #hardcode 3 threads #沒有深究3个线程好还是4或者更多个线程好 #输出格式化的年月日时分秒 #输出程序的耗时（以秒为单位） for i in xrange(0,total,3): startNumber = startn + step * i startTime = time.clock() s0 = startNumber s1 = startNumber + step s2 = startNumber + step*2 s3 = startNumber + step*3 p1=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s0),str(s1)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) p2=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s1),str(s2)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) p3=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s2),str(s3)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE) startftime ='[ '+ time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() ) + ' ] ' print startftime + '%s - %s download start... ' %(s0, s1) print startftime + '%s - %s download start... ' %(s1, s2) print startftime + '%s - %s download start... ' %(s2, s3) p1.communicate() p2.communicate() p3.communicate() endftime = '[ '+ time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() ) + ' ] ' print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s0, s1) print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s1, s2) print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s2, s3) endTime = time.clock() print "cost time " + str(endTime - startTime) + " s" time.sleep(5)
这儿是记录时间戳的日志：
"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py [ 2015-11-23 11:31:15 ] 1 - 1001 download start... [ 2015-11-23 11:31:15 ] 1001 - 2001 download start... [ 2015-11-23 11:31:15 ] 2001 - 3001 download start... [ 2015-11-23 11:53:44 ] 1 - 1001 download end !!! [ 2015-11-23 11:53:44 ] 1001 - 2001 download end !!! [ 2015-11-23 11:53:44 ] 2001 - 3001 download end !!! cost time 1348.99480677 s [ 2015-11-23 11:53:50 ] 3001 - 4001 download start... [ 2015-11-23 11:53:50 ] 4001 - 5001 download start... [ 2015-11-23 11:53:50 ] 5001 - 6001 download start... [ 2015-11-23 12:16:56 ] 3001 - 4001 download end !!! [ 2015-11-23 12:16:56 ] 4001 - 5001 download end !!! [ 2015-11-23 12:16:56 ] 5001 - 6001 download end !!! cost time 1386.06407734 s [ 2015-11-23 12:17:01 ] 6001 - 7001 download start... [ 2015-11-23 12:17:01 ] 7001 - 8001 download start... [ 2015-11-23 12:17:01 ] 8001 - 9001 download start...
上面是多线程的Log记录，从下面可以看出，1000个用户平均需要500s，一个id需要0.5s。500*300/3600 = 41.666666666667小时，大概需要两天的时间。
我们再试验一次单线程爬虫的耗时，记录如下:
"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py 1 - 1001 download start... 1 - 1001 download end !!! cost time 1583.65911889 s 1001 - 2001 download start... 1001 - 2001 download end !!! cost time 1342.46874278 s 2001 - 3001 download start... 2001 - 3001 download end !!! cost time 1327.10885725 s 3001 - 4001 download start...
我们发现一次线程爬取1000个用户耗时的时间也需要1500s，而多线程程序是3*1000个用户耗时1500s。
故多线程确实能比单线程省很多时间。
Note:
在getInfo(myurl, seWord)里有time.sleep(0.3)这样一段代码，是为了防止批判访问BBS，而被BBS拒绝访问。这个0.3s对于上文多线程和单线程的统计时间有影响。
最后附上原始的，没有带时间戳的记录。（加上时间戳，可以知道程序什么时候开始爬虫的，以应对线程卡死情况。）
"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py 1 - 1001 download start... 1001 - 2001 download start... 2001 - 3001 download start... 1 - 1001 download end !!! 1001 - 2001 download end !!! 2001 - 3001 download end !!! cost time 1532.74102812 s 3001 - 4001 download start... 4001 - 5001 download start... 5001 - 6001 download start... 3001 - 4001 download end !!! 4001 - 5001 download end !!! 5001 - 6001 download end !!! cost time 2652.01624951 s 6001 - 7001 download start... 7001 - 8001 download start... 8001 - 9001 download start... 6001 - 7001 download end !!! 7001 - 8001 download end !!! 8001 - 9001 download end !!! cost time 1880.61513696 s 9001 - 10001 download start... 10001 - 11001 download start... 11001 - 12001 download start... 9001 - 10001 download end !!! 10001 - 11001 download end !!! 11001 - 12001 download end !!! cost time 1634.40575553 s 12001 - 13001 download start... 13001 - 14001 download start... 14001 - 15001 download start... 12001 - 13001 download end !!! 13001 - 14001 download end !!! 14001 - 15001 download end !!! cost time 1403.62795496 s 15001 - 16001 download start... 16001 - 17001 download start... 17001 - 18001 download start... 15001 - 16001 download end !!! 16001 - 17001 download end !!! 17001 - 18001 download end !!! cost time 1271.42177906 s 18001 - 19001 download start... 19001 - 20001 download start... 20001 - 21001 download start... 18001 - 19001 download end !!! 19001 - 20001 download end !!! 20001 - 21001 download end !!! cost time 1476.04122024 s 21001 - 22001 download start... 22001 - 23001 download start... 23001 - 24001 download start... 21001 - 22001 download end !!! 22001 - 23001 download end !!! 23001 - 24001 download end !!! cost time 1431.37074164 s 24001 - 25001 download start... 25001 - 26001 download start... 26001 - 27001 download start... 24001 - 25001 download end !!! 25001 - 26001 download end !!! 26001 - 27001 download end !!! cost time 1411.45186874 s 27001 - 28001 download start... 28001 - 29001 download start... 29001 - 30001 download start... 27001 - 28001 download end !!! 28001 - 29001 download end !!! 29001 - 30001 download end !!! cost time 1396.88837788 s 30001 - 31001 download start... 31001 - 32001 download start... 32001 - 33001 download start... 30001 - 31001 download end !!! 31001 - 32001 download end !!! 32001 - 33001 download end !!! cost time 1389.01316718 s 33001 - 34001 download start... 34001 - 35001 download start... 35001 - 36001 download start... 33001 - 34001 download end !!! 34001 - 35001 download end !!! 35001 - 36001 download end !!! cost time 1318.16040825 s 36001 - 37001 download start... 37001 - 38001 download start... 38001 - 39001 download start... 36001 - 37001 download end !!! 37001 - 38001 download end !!! 38001 - 39001 download end !!! cost time 1362.59222822 s 39001 - 40001 download start... 40001 - 41001 download start... 41001 - 42001 download start... 39001 - 40001 download end !!! 40001 - 41001 download end !!! 41001 - 42001 download end !!! cost time 1253.62498539 s 42001 - 43001 download start... 43001 - 44001 download start... 44001 - 45001 download start... 42001 - 43001 download end !!! 43001 - 44001 download end !!! 44001 - 45001 download end !!! cost time 1313.50461988 s 45001 - 46001 download start... 46001 - 47001 download start... 47001 - 48001 download start... 45001 - 46001 download end !!! 46001 - 47001 download end !!! 47001 - 48001 download end !!! cost time 1322.32317331 s 48001 - 49001 download start... 49001 - 50001 download start... 50001 - 51001 download start... 48001 - 49001 download end !!! 49001 - 50001 download end !!! 50001 - 51001 download end !!! cost time 1381.58027296 s 51001 - 52001 download start... 52001 - 53001 download start... 53001 - 54001 download start... 51001 - 52001 download end !!! 52001 - 53001 download end !!! 53001 - 54001 download end !!! cost time 1357.78699459 s 54001 - 55001 download start... 55001 - 56001 download start... 56001 - 57001 download start... 54001 - 55001 download end !!! 55001 - 56001 download end !!! 56001 - 57001 download end !!! cost time 1359.76377246 s 57001 - 58001 download start... 58001 - 59001 download start... 59001 - 60001 download start... 57001 - 58001 download end !!! 58001 - 59001 download end !!! 59001 - 60001 download end !!! cost time 1335.47829775 s 60001 - 61001 download start... 61001 - 62001 download start... 62001 - 63001 download start... 60001 - 61001 download end !!! 61001 - 62001 download end !!! 62001 - 63001 download end !!! cost time 1354.82727645 s 63001 - 64001 download start... 64001 - 65001 download start... 65001 - 66001 download start... 63001 - 64001 download end !!! 64001 - 65001 download end !!! 65001 - 66001 download end !!! cost time 1260.54731607 s 66001 - 67001 download start... 67001 - 68001 download start... 68001 - 69001 download start... 66001 - 67001 download end !!! 67001 - 68001 download end !!! 68001 - 69001 download end !!! cost time 1363.58255686 s 69001 - 70001 download start... 70001 - 71001 download start... 71001 - 72001 download start... 69001 - 70001 download end !!! 70001 - 71001 download end !!! 71001 - 72001 download end !!! cost time 1354.17163074 s 72001 - 73001 download start... 73001 - 74001 download start... 74001 - 75001 download start... 72001 - 73001 download end !!! 73001 - 74001 download end !!! 74001 - 75001 download end !!! cost time 1335.00425259 s 75001 - 76001 download start... 76001 - 77001 download start... 77001 - 78001 download start... 75001 - 76001 download end !!! 76001 - 77001 download end !!! 77001 - 78001 download end !!! cost time 1360.44054978 s 78001 - 79001 download start... 79001 - 80001 download start... 80001 - 81001 download start... 78001 - 79001 download end !!! 79001 - 80001 download end !!! 80001 - 81001 download end !!! cost time 1369.72662457 s 81001 - 82001 download start... 82001 - 83001 download start... 83001 - 84001 download start... 81001 - 82001 download end !!! 82001 - 83001 download end !!! 83001 - 84001 download end !!! cost time 1369.95550676 s 84001 - 85001 download start... 85001 - 86001 download start... 86001 - 87001 download start... 84001 - 85001 download end !!! 85001 - 86001 download end !!! 86001 - 87001 download end !!! cost time 1482.53886433 s 87001 - 88001 download start... 88001 - 89001 download start... 89001 - 90001 download start...
以上就是关于python实现爬虫统计学校BBS男女比例的第二篇，重点介绍了多线程爬虫，希望对大家的学习有所帮助。
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使用Python多线程爬虫爬取电影天堂资源
最近花些时间学习了一下Python,并写了一个多线程的爬虫程序来获取电影天堂上资源的迅雷下载地址,代码已经上传到GitHub上了,需要的同学可以自行下载.刚开始学习python希望可以获得宝贵的意见. 先来简单介绍一下,网络爬虫的基本实现原理吧.一个爬虫首先要给它一个起点,所以需要精心选取一些URL作为起点,然后我们的爬虫从这些起点出发,抓取并解析所抓取到的页面,将所需要的信息提取出来,同时获得的新的URL插入到队列中作为下一次爬取的起点.这样不断地循环,一直到获得你想得到的所有的信息爬虫的任务
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php与python实现的线程池多线程爬虫功能示例
本文实例讲述了php与python实现的线程池多线程爬虫功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 多线程爬虫可以用于抓取内容了这个可以提升性能了,这里我们来看php与python 线程池多线程爬虫的例子,代码如下: php例子 <?php class Connect extends Worker //worker模式 { public function __construct() { } public function getConnection() { if (!self::$ch) { sel
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php 向访客和爬虫显示不同的内容
听说本方法会触犯搜索引擎的一些操作原则, 有可能被被各搜索引擎处罚, 甚至删除网站. 所以我刚刚已经撤下这样的处理, 直到确定其不属于作弊. 有魄力的朋友可以继续使用, 但后果自负. 本博客的首页和存档页面以列表的形式显示文章, 在访客点击展开文章时才加载文章的内容. 因为文章的内容部分包含了大量的文字和图片, 需要大量的加载时间和流量. 尽快地向访客展示网页可以挽留大量的来访者. 而对于手机用户来说, 加载时间和流量则更为重要. 一般来说, 网站的首页是搜索引擎访问最多的页面, 应该尽可能的向
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PHP代码实现爬虫记录——超管用
实现爬虫记录本文从创建crawler 数据库,robot.php记录来访的爬虫从而将信息插入数据库crawler,然后从数据库中就可以获得所有的爬虫信息.实现代码具体如下: 数据库设计 create table crawler ( crawler_ID bigint() unsigned not null auto_increment primary key, crawler_category varchar() not null, crawler_date datetime not null
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PHP+HTML+JavaScript+Css实现简单爬虫开发
开发一个爬虫,首先你要知道你的这个爬虫是要用来做什么的.我是要用来去不同网站找特定关键字的文章,并获取它的链接,以便我快速阅读. 按照个人习惯,我首先要写一个界面,理清下思路. 1.去不同网站.那么我们需要一个url输入框. 2.找特定关键字的文章.那么我们需要一个文章标题输入框. 3.获取文章链接.那么我们需要一个搜索结果的显示容器. <div class="jumbotron" id="mainJumbotron"> <div class=&q
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Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码
安装Tornado 省事点可以直接用grequests库,下面用的是tornado的异步client. 异步用到了tornado,根据官方文档的例子修改得到一个简单的异步爬虫类.可以参考下最新的文档学习下. pip install tornado 异步爬虫 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import time from datetime import timedelta from tornado import httpclient, g
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一个PHP实现的轻量级简单爬虫
最近需要收集资料,在浏览器上用另存为的方式实在是很麻烦,而且不利于存储和检索.所以自己写了一个小爬虫,在网上爬东西,迄今为止,已经爬了近百 万张网页.现在正在想办法着手处理这些数据. 爬虫的结构: 爬虫的原理其实很简单,就是分析下载的页面,找出其中的连接,然后再下载这些链接,再分析再下载,周而复始.在数据存储方面,数据库是首选,便于检索,而 开发语言,只要支持正则表达式就可以了,数据库我选择了mysql,所以,开发脚本我选择了php.它支持perl兼容正则表达式,连接mysql很方 便,支
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php IIS日志分析搜索引擎爬虫记录程序第1/2页
使用注意: 修改iis.php文件中iis日志的绝对路径 例如:$folder="c:/windows/system32/logfiles/站点日志目录/"; //后面记得一定要带斜杠(/). ( 用虚拟空间的不懂查看你的站点绝对路径?上传个探针查看! 直接查看法:http://站点域名/iis.php 本地查看法:把日志下载到本地 http://127.0.0.1/iis.php ) 注意: //站点日志目录,注意该目录必须要有站点用户读取权限! //如果把日志下载到本地请修改143
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Python多线程爬虫简单示例
python是支持多线程的,主要是通过thread和threading这两个模块来实现的.thread模块是比较底层的模块,threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的使用. 虽然python的多线程受GIL限制,并不是真正的多线程,但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率,比如说爬虫. 下面用一个实例来验证多线程的效率.代码只涉及页面获取,并没有解析出来. # -*-coding:utf-8 -*- import urllib2, time import thread
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基python实现多线程网页爬虫
一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的class里. 实现多线程网页爬虫,采用了多线程和锁机制,实现了广度优先算法的网页爬虫. 先给大家简单介绍下我的实现思路: 对于一个网络爬虫,如果要按广度遍历的方式下载,它是这样的: 1.从给定的入口网址把第一个网页下载下来 2.从第一个网页中提取出所有新的网页地址,放入下载列表中 3.按下载列表中的地