当前位置: 首页 > news >正文

爬取豆瓣(线程、Session)优化版本

爬取豆瓣(线程、Session)优化版本

该文章只是为了精进基础,对Session、threading、网站请求解析的理解。
此版本没有爬取详情页。还在学习阶段的读者可以尝试一下。
适用于基础刚开始学习爬虫的!

1.改进点:

  1. 将普通的requests.get换成了requests.Session()
  2. 增加了多线程threading

2.运行条件

pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple pymongo
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple requests

PyCharm安装和破解

2.1.MongoDB下载地址

MongoDB打开地址选择4.4版本即可,或者其他版本。可视化工具可以下载Navicat Premium

3.Session

Session的作用在第一次请求之后,服务端响应的Cookie信息,在下次请求的时候会自动添加上去。

4.分析过程

  1. 打开网址豆瓣电影
  2. F12分析请求过程。
  3. 根据电影名称搜索在哪个请求响应体中。
  4. 分析此URL,调整tagpage_limit可以变更获取的内容。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

5.配置参数

import time
import requests
from pymongo import MongoClient
import threading
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# 定义全局session,用于保存cookie
session = requests.Session()INDEX_URL = 'https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag={tag}&page_limit={page}'  # 类型的url
DETAIL_URL = 'https://movie.douban.com/subject/{id}'  # 详情的urlheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36','Referer': 'https://movie.douban.com/',
}# session设置某些全局请求头配置项目
session.headers = headers# 定义mongo链接
MONGO_URL = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DB = 'douban_data'
COLLECTION_INDEX = 'douban_index'
COLLECTION_DETAIL = 'douban_detail'mongo = MongoClient(MONGO_URL)  # 链接mongo
db = mongo[MONGO_DB]  # 选择数据库
coll_index = db[COLLECTION_INDEX]  # 首页的
coll_detail = db[COLLECTION_DETAIL]  # 电影详情页的存储集合tags = None  # 类型

6.获取电影类别信息

# 获取类型:https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie&source=index
def get_type():"""获取电影类型"""global tagsurl = 'https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie&source=index'response = session.get(url=url)tags = dict(response.json())['tags']logging.info('获取类型:%s' % tags)

7.请求并获取JSON数据

其中time.sleep()用来模拟网络请求延迟。测试多线程是否有效!

def spider_index(url):"""根据获取的类型挨个获取电影信息"""logging.info('开始获取:%s' % url)try:response_index = session.get(url=url)subjects = dict(response_index.json()).get('subjects')# logging.info('请求成功内容:%s' % subjects)time.sleep(2)  # 模拟网络延迟for subject in subjects:# 写入mongodbcoll_index.insert_one(subject)except Exception as e:logging.error('请求出现异常!!!')

8.目前没有爬取详情页,后续完善!

9.完整代码

import time
import requests
from pymongo import MongoClient
import threading
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')# 定义全局session,用于保存cookie
session = requests.Session()INDEX_URL = 'https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag={tag}&page_limit={page}'  # 类型的url
DETAIL_URL = 'https://movie.douban.com/subject/{id}'  # 详情的urlheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.0.0 Safari/537.36','Referer': 'https://movie.douban.com/',
}# session设置某些全局请求头配置项目
session.headers = headers# 定义mongo链接
MONGO_URL = 'mongodb://localhost:27017'
MONGO_DB = 'douban_data'
COLLECTION_INDEX = 'douban_index'
COLLECTION_DETAIL = 'douban_detail'mongo = MongoClient(MONGO_URL)  # 链接mongo
db = mongo[MONGO_DB]  # 选择数据库
coll_index = db[COLLECTION_INDEX]  # 首页的
coll_detail = db[COLLECTION_DETAIL]  # 电影详情页的存储集合tags = None  # 类型# 获取类型:https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie&source=index
def get_type():"""获取电影类型"""global tagsurl = 'https://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie&source=index'response = session.get(url=url)tags = dict(response.json())['tags']logging.info('获取类型:%s' % tags)def spider_index(url):"""根据获取的类型挨个获取电影信息"""logging.info('开始获取:%s' % url)try:response_index = session.get(url=url)subjects = dict(response_index.json()).get('subjects')# logging.info('请求成功内容:%s' % subjects)time.sleep(2)  # 模拟网络延迟for subject in subjects:# 写入mongodbcoll_index.insert_one(subject)except Exception as e:logging.error('请求出现异常!!!')if __name__ == '__main__':get_type()tasks = [INDEX_URL.format(tag=tag, page=250) for tag in tags]threads = []  # 创建线程列表for task in tasks:threads.append(threading.Thread(target=spider_index, args=(task,)))for thread in threads:thread.start()

相关文章:

爬取豆瓣(线程、Session)优化版本

爬取豆瓣(线程、Session)优化版本 该文章只是为了精进基础,对Session、threading、网站请求解析的理解。 此版本没有爬取详情页。还在学习阶段的读者可以尝试一下。 适用于基础刚开始学习爬虫的! 1.改进点: 将普通的r…...

拷贝控制总结

1.拷贝、值与销毁: 拷贝构造函数:如果一个构造函数的第一个参数是自身类类型的引用,且其他(如果有的话)参数都有默认实参,则此构造函数叫做拷贝构造函数;如果我们没有为类定义一个拷贝构造函数…...

无重复字符串的最长子串

题目描述:给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串的长度。 第一次提交记录 class Solution:def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:if not s:return 0lookup set()left res 0for right in range(len(s)):while s…...

javaScript Object.hasOwn()的用法

Object.hasOwn() 如果指定的对象自身有指定的属性,则静态方法 Object.hasOwn() 返回 true。如果属性是继承的或者不存在,该方法返回 false。 备注: Object.hasOwn() 旨在取代 Object.prototype.hasOwnProperty()。 **语法:**Objec…...

MINI2440 开发板 给他干出来了

环境是ubuntu14.04。不要问我为什么是这个版本,因为之前的ubuntu12.04 环境干不出来,你去试试就知道了!各种资源包下载不下来。 输入启动参数: 进入MINI2440:别说心里一万个开心,启动完成,输入p…...

上海人工智能实验室的书生·浦语大模型学习笔记(第二期第三课——上篇)

书生浦语是上海人工智能实验室和商汤科技联合研发的一款大模型,这次有机会参与试用,特记录每次学习情况。 一、课程笔记 本次学习的是RAG(Retrieval Augmented Generation)技术,它是通过检索与用户输入相关的信息片段…...

前端小白的学习之路(Vue2 三)

提示:学习vue2的第三天,笔记记录:生命周期,组件(注册,传值) 目录 一、生命周期 二、组件 1.注册组件 1)全局注册 2)局部注册 2.组件传值 1)父传子 2)子传父 3)兄弟传值 一…...

ChatGPT 之优势与缺陷

原文: 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 介绍 欢迎来到《ChatGPT:好的、坏的和丑陋的》。在本书中,我们踏上了探索 ChatGPT 多面世界的旅程,这是由 OpenAI 开发的先进自然语言处理模型。随着 ChatGPT 和类似…...

python爬虫———post请求方式(第十四天)

🎈🎈作者主页: 喔的嘛呀🎈🎈 🎈🎈所属专栏:python爬虫学习🎈🎈 ✨✨谢谢大家捧场,祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右,一定要天天…...

51蓝桥杯之DS18B20

DS18B20 基础知识 代码流程实现 将官方提供例程文件添加到工程中 添加onewire.c文件到keil4里面 一些代码补充知识 代码 #include "reg52.h" #include "onewire.h" #include "absacc.h" unsigned char num[10]{0xc0,0xf9,0xa4,0xb0,0x99,…...

TiDB 组件 GC 原理及常见问题

本文详细介绍了 TiDB 的 Garbage Collection(GC)机制及其在 TiDB 组件中的实现原理和常见问题排查方法。 TiDB 底层使用单机存储引擎 RocksDB,并通过 MVCC 机制,基于 RocksDB 实现了分布式存储引擎 TiKV,以支持高可用分…...

【c++】STl-list使用list模拟实现

主页:醋溜马桶圈-CSDN博客 专栏:c_醋溜马桶圈的博客-CSDN博客 gitee:mnxcc (mnxcc) - Gitee.com 目录 1. list的介绍及使用 1.1 list的介绍 1.2 list的使用 1.2.1 list的构造 1.2.2 list iterator的使用 1.2.3 list capacity 1.2.4 …...

号卡极团分销管理系统 index.php SQL注入漏洞复现

0x01 产品简介 号卡极团分销管理系统,同步对接多平台,同步订单信息,支持敢探号一键上架,首页多套UI+商品下单页多套模板,订单查询支持实时物流信息、支持代理商自定义域名、泛域名绑定,内置敢探号、172平台、号氪云平台第三方接口以及号卡网同系统对接! 0x02 漏洞概述…...

内核驱动更新

1.声明我们是开源的 .c 文件末尾加上 2.在Kconfig里面修改设备,bool(双态)-----》tristate(三态) 3.进入menuconfig修改为M 4.编译内核 make modules 也许你会看到一个 .ko 文件 5.复制到根目录文件下 在板子…...

故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab)

效果一览 文章概述 故障诊断 | 一文解决,PLS偏最小二乘法的故障诊断(Matlab) 模型描述 偏最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)是一种统计建模方法,用于建立变量之间的线性关系模型。它是对多元线性回归方法的扩展,特别适用于处理高维数据和具有多重共线性的数据集。…...

我为什么选择成为程序员?

前言: 我选择成为程序员不是兴趣所在,也不是为了职业发展,全是生活所迫! 第一章:那年,我双手插兜,对外面的世界一无所知 时间回到2009年,时间过得真快啊,一下就是15年前…...

Open CASCADE学习|统计形状拓扑数量

边界表示法(Boundary Representation,简称B-Rep)是几何造型中最成熟、无二义的表示法。它主要用于描述物体的几何信息和拓扑信息。在边界表示法中,一个实体(Solid)由一组封闭的面(Face&#xff…...

LeetCode 热题 100 题解(二):双指针部分(2)| 滑动窗口部分(1)

题目四:接雨水(No. 43) 题目链接:https://leetcode.cn/problems/trapping-rain-water/description/?envTypestudy-plan-v2&envIdtop-100-liked 难度:困难 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图&am…...

常用的深度学习自动标注软件

0. 简介 自动标注软件是一个非常节省人力资源的操作,而随着深度学习的发展,这些自动化标定软件也越来越多。本文章将会着重介绍其中比较经典的自动标注软件 1. AutoLabelImg AutoLabelImg 除了labelimg的初始功能外,额外包含十多种辅助标注…...

选择程序员是为什么?

本章节是关于为什么会选择一名程序员的经验分享 首先,我为什么会选择这个方向,可能是因为钱多,学东西不就是为了赚钱嘛?这是一点,不过最让我接收这个行业的是好奇世界的新大陆,可以简单的说就是&#xff0c…...

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目:3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 :哈希,时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况,哈希表这里用数组即可实现。 C版本: class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…...

生成xcframework

打包 XCFramework 的方法 XCFramework 是苹果推出的一种多平台二进制分发格式,可以包含多个架构和平台的代码。打包 XCFramework 通常用于分发库或框架。 使用 Xcode 命令行工具打包 通过 xcodebuild 命令可以打包 XCFramework。确保项目已经配置好需要支持的平台…...

Go 语言接口详解

Go 语言接口详解 核心概念 接口定义 在 Go 语言中,接口是一种抽象类型,它定义了一组方法的集合: // 定义接口 type Shape interface {Area() float64Perimeter() float64 } 接口实现 Go 接口的实现是隐式的: // 矩形结构体…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

Unit 1 深度强化学习简介

Deep RL Course ——Unit 1 Introduction 从理论和实践层面深入学习深度强化学习。学会使用知名的深度强化学习库,例如 Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory 和 CleanRL。在独特的环境中训练智能体,比如 SnowballFight、Huggy the Do…...

多模态大语言模型arxiv论文略读(108)

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

C++八股 —— 单例模式

文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全(Thread Safety) 线程安全是指在多线程环境下,某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时,仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性&#xf…...

RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在聚客AI学院。 本文全面剖析RNN核心原理,深入讲解梯度消失/爆炸问题,并通过LSTM/GRU结构实现解决方案,提供时间序列预测和文本生成…...

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”(简单设计)是软件开发中的一个重要理念,倡导以最简单的方式实现软件功能,以确保代码清晰易懂、易维护,并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计,遵循“让事情保…...

Yolov8 目标检测蒸馏学习记录

yolov8系列模型蒸馏基本流程,代码下载:这里本人提交了一个demo:djdll/Yolov8_Distillation: Yolov8轻量化_蒸馏代码实现 在轻量化模型设计中,**知识蒸馏(Knowledge Distillation)**被广泛应用,作为提升模型…...