首先我们需要几个包：requests, lxml, bs4, pymongo, redis
1. 创建爬虫对象，具有的几个行为：抓取页面，解析页面，抽取页面，储存页面
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class Spider(object):
def __init__(self):
# 状态(是否工作)
self.status = SpiderStatus.IDLE
# 抓取页面
def fetch(self, current_url):
pass
# 解析页面
def parse(self, html_page):
pass
# 抽取页面
def extract(self, html_page):
pass
# 储存页面
def store(self, data_dict):
pass
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2. 设置爬虫属性，没有在爬取和在爬取中，我们用一个类封装， @unique使里面元素独一无二，Enum和unique需要从 enum里面导入：
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@unique
class SpiderStatus(Enum):
IDLE = 0
WORKING = 1
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3. 重写多线程的类：
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class SpiderThread(Thread):
def __init__(self, spider, tasks):
super().__init__(daemon=True)
self.spider = spider
self.tasks = tasks
def run(self):
while True:
pass
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4. 现在爬虫的基本结构已经做完了，在main函数创建tasks， Queue需要从queue里面导入：
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def main():
# list没有锁，所以使用Queue比较安全, task_queue=[]也可以使用,Queue 是先进先出结构, 即 FIFO
task_queue = Queue()
# 往队列放种子url, 即搜狐手机端的url
task_queue.put('http://m.sohu,com/')
# 指定起多少个线程
spider_threads = [SpiderThread(Spider(), task_queue) for _ in range(10)]
for spider_thread in spider_threads:
spider_thread.start()
# 控制主线程不能停下,如果队列里有东西，任务不能停, 或者spider处于工作状态，也不能停
while task_queue.empty() or is_any_alive(spider_threads):
pass
print('Over')
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4-1. 而 is_any_threads则是判断线程里是否有spider还活着，所以我们再写一个函数来封装一下:
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def is_any_alive(spider_threads):
return any([spider_thread.spider.status == SpiderStatus.WORKING
for spider_thread in spider_threads])
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5. 所有的结构已经全部写完，接下来就是可以填补爬虫部分的代码，在SpiderThread(Thread)里面，开始写爬虫运行 run 的方法，即线程起来后，要做的事情：
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def run(self):
while True:
# 获取url
current_url = self.tasks_queue.get()
visited_urls.add(current_url)
# 把爬虫的status改成working
self.spider.status = SpiderStatus.WORKING
# 获取页面
html_page = self.spider.fetch(current_url)
# 判断页面是否为空
if html_page not in [None, '']:
# 去解析这个页面, 拿到列表
url_links = self.spider.parse(html_page)
# 把解析完的结构加到 self.tasks_queue里面来
# 没有一次性添加到队列的方法 用循环添加算求了
for url_link in url_links:
self.tasks_queue.put(url_link)
# 完成任务，状态变回IDLE
self.spider.status = SpiderStatus.IDLE
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6. 现在可以开始写 Spider()这个类里面的四个方法，首先写fetch()抓取页面里面的：
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@Retry()
def fetch(self, current_url, *, charsets=('utf-8', ), user_agent=None, proxies=None):
thread_name = current_thread().name
print(f'[{thread_name}]: {current_url}')
headers = {'user-agent': user_agent} if user_agent else {}
resp = requests.get(current_url,
headers=headers, proxies=proxies)
# 判断状态码，只要200的页面
return decode_page(resp.content, charsets) \
if resp.status_code == 200 else None
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6-1. decode_page是我们在类的外面封装一个解码的函数：
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def decode_page(page_bytes, charsets=('utf-8',)):
page_html = None
for charset in charsets:
try:
page_html = page_bytes.decode(charset)
break
except UnicodeDecodeError:
pass
# logging.error('Decode:', error)
return page_html
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6-2. @retry是装饰器，用于重试, 因为需要传参，在这里我们用一个类来包装, 所以最后改成@Retry():
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# retry的类，重试次数3次，时间5秒(这样写在装饰器就不用传参数类), 异常
class Retry(object):
def __init__(self, *, retry_times=3, wait_secs=5, errors=(Exception, )):
self.retry_times = retry_times
self.wait_secs = wait_secs
self.errors = errors
# call 方法传参
def __call__(self, fn):
def wrapper(*args, **kwargs):
for _ in range(self.retry_times):
try:
return fn(*args, **kwargs)
except self.errors as e:
# 打日志
logging.error(e)
# 最小避让 self.wait_secs 再发起请求(最小避让时间)
sleep((random() + 1) * self.wait_secs)
return None
return wrapper()
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7. 接下来写解析页面的方法，即 parse():
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# 解析页面
def parse(self, html_page, *, domain='m.sohu.com'):
soup = BeautifulSoup(html_page, 'lxml')
url_links = []
# 找body的有 href 属性的 a 标签
for a_tag in soup.body.select('a[href]'):
# 拿到这个属性
parser = urlparse(a_tag.attrs['href'])
netloc = parser.netloc or domain
scheme = parser.scheme or 'http'
netloc = parser.netloc or 'm.sohu.com'
# 只爬取 domain 底下的
if scheme != 'javascript' and netloc == domain:
path = parser.path
query = '?' + parser.query if parser.query else ''
full_url = f'{scheme}://{netloc}{path}{query}'
if full_url not in visited_urls:
url_links.append(full_url)
return url_links
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7-1. 我们需要在SpiderThread()的 run方法里面，在
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current_url = self.tasks_queue.get()
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下面添加
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visited_urls.add(current_url)
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在类外面再添加一个
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visited_urls = set()去重
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8. 现在已经能开始抓取到相应的网址。
总结
以上所述是小编给大家介绍的python面向对象多线程爬虫爬取搜狐页面的实例代码，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
原文链接：https://www.tuicool.com/articles/URva2ey