python实例代码爬虫_python 网络爬虫实例代码

本节内容：

python 网络爬虫代码。

一共两个文件，一个是toolbox_insight.py，是一个工具文件另一个是test.py，是一个用到toolbox_insight.py中工具的测试文件 代码示例:

#filename: toolbox_insight.py

from sgmllib import sgmlparser

import threading

import time

import urllib2

import stringio

import gzip

import string

import os

#rewrite sgmlparser for start_a

class basegeturls(sgmlparser): #这个basegeturls类作用是分析下载的网页，把网页中的所有链接放在self.url中。

def reset(self):

self.url = []

sgmlparser.reset(self)

def start_a(self, attrs):

href = [v for k, v in attrs if k == ‘href’]

if href:

self.url.extend(href)

#for quickly finding

class newlist(list):#这个类其实是一个添加了find方法的list。当num变量在list中，返回true,当不在list中，返回false并把num按二分法插入list中

def find(self, num):

l = len(self)

first = 0

end = l – 1

mid = 0

if l == 0:

self.insert(0,num)

return false

while first < end:

mid = (first + end)/2

if num > self[mid]:

first = mid + 1

elif num < self[mid]:

end = mid – 1

else:

break

if first == end:

if self[first] > num:

self.insert(first, num)

return false

elif self[first] < num:

self.insert(first + 1, num)

return false

else:

return true

elif first > end:

self.insert(first, num)

return false

else:

return true

#下面的reptile顾名思义是一个爬虫

class reptile(threading.thread):

#name: 是爬虫是名字，queue是任务队列，所有的爬虫共用同一个任务队列

#从中取出一个任务项进行运行，每个任务项是一个要下载网页的url

#result: 也是一个队列，将下载的网页中包含的url放入该队列中

#inittime: 在本程序中没有用，只是一个为了以后扩展用的

#downloadway:是下载的网页存放的路径

#configfile: 是配置文件，存放网页的url和下载下后的路径

#maxnum: 每个爬虫有个最大下载量，当下载了这么多网页后，爬虫dead

def __init__(self, name, queue, result, flcok, inittime = 0.00001, downloadway = ‘d:\\bbs\\’,configfile = ‘d:\\bbs\\conf.txt’, maxnum = 10000):

threading.thread.__init__(self, name = name)

self.queue = queue

self.result = result

self.flcok = flcok

self.inittime = inittime

self.mainway = downloadway

self.configfile = configfile

self.num = 0 #已下载的网页个数

self.maxnum = maxnum

os.makedirs(downloadway + self.getname()) #系统调用：在存放网页的文件夹中创建一个以该爬虫name为名字的文件夹

self.way = downloadway + self.getname() + ‘\\’

def run(self):

opener = urllib2.build_opener() #创建一个开启器

while true:

url = self.queue.get() #从队列中取一个url

if url == none: #当取得一个none后表示爬虫结束工作，用于外部方便控制爬虫的生命期

break

parser = basegeturls() #创建一个网页分析器

request = urllib2.request(url) #网页请求

request.add_header(‘accept-encoding’, ‘gzip’)#下载的方式是gzip压缩后的网页，gzip是大多数服务器支持的一种格式

try: #这样可以减轻网络压力

page = opener.open(request)#发送请求报文

if page.code == 200: #当请求成功

predata = page.read() #下载gzip格式的网页

pdata = stringio.stringio(predata)#下面6行是实现解压缩

gzipper = gzip.gzipfile(fileobj = pdata)

try:

data = gzipper.read()

except(ioerror):

print ‘unused gzip’

data = predata#当有的服务器不支持gzip格式，那么下载的就是网页本身

try:

parser.feed(data)#分析网页

except:

print ‘i am here’#有的网页分析不了，如整个网页就是一个图片

for item in parser.url:

self.result.put(item)#分析后的url放入队列中

way = self.way + str(self.num) + ‘.html’#下面的是网页的保存，不多说了

self.num += 1

file = open(way, ‘w’)

file.write(data)

file.close()

self.flcok.acquire()

confile = open(self.configfile, ‘a’)

confile.write( way + ‘ ‘ + url + ‘\n’)

confile.close()

self.flcok.release()

page.close()

if self.num >= self.maxnum:#达到最大量后退出

break

except:

print ‘end error’

#和爬虫一样是个线程类,作用是将爬虫中的result中存入的url加以处理。只要同一个服务器的网页

class proinsight(threading.thread):

def __init__(self, queue, list, homepage, inqueue):

threading.thread.__init__(self)

self.queue = queue#和爬虫中的result队列是同一个

self.list = list#是上面newlist的对象

self.homepage = homepage#主页

self.inqueue = inqueue#处理完后的url的去处

def run(self):

length = len(self.homepage)

while true:

item = self.queue.get()

if item == none:

break

if item[0:4] == ‘\r\n’:

item = item[4:]

if item[-1] == ‘/’:

item = item[:-1]

if len(item) >= len(‘http://’) and item[0:7] == ‘http://’:

if len(item) >= length and item[0:length] == self.homepage:

if self.list.find(item) == false:

self.inqueue.put(item)

elif item[0:5] == ‘/java’ or item[0:4] == ‘java’:

pass

else:

if item[0] != ‘/’:

item = ‘/’ + item

item = self.homepage + item

if self.list.find(item) == false:

self.inqueue.put(item)

主函数过程

我下载的网站是http://bbs.hit.edu.cn

开始网页是http://bbs.hit.edu.cn/mainpage.php 代码示例:

#filename:test

from toolbox_insight import *

from queue import queue

import threading

import sys

num = int(raw_input(‘enter the number of thread:’))

pnum = int(raw_input(‘enter the number of download pages:’))

mainpage = str(raw_input(‘the mainpage:’))

startpage = str(raw_input(‘start page:’))

queue = queue()

key = queue()

inqueue = queue()

list = newlist()

thlist = []

flock = threading.rlock()

for i in range(num):

th = reptile(‘th’ + str(i), queue, key, flock)

thlist.append(th)

pro = proinsight(key, list, mainpage, inqueue)

pro.start()

for i in thlist:

i.start()

queue.put(startpage)

for i in range(pnum):

queue.put(inqueue.get())

for i in range(num):

queue.put(none)

个人觉得用wxpython来实现用户界面和用数据库知识查找url是更好的扩展方向。

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