[Python知识库]Python网络数据采集

Python网络数据采集

requests高级用法

"""
example01 - requests高级用法 ---> Session（会话）

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/23
"""
import requests

session = requests.Session()
session.verify = False
session.headers.update({
    'User-Agent': '...'
})
resp = session.get('要获取的网址')
print(resp.status_code)
print(resp.text)

Selenium破解爬虫蜜罐

破解Selenium反爬最重要的一行代码
browser.execute_cdp_cmd(
‘Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument’,
{
‘source’: ‘Object.defineProperty(navigator, “webdriver”, {get: () => undefined})’
}
)

"""
example03 - Selenium破解爬虫蜜罐

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/23
"""
from selenium import webdriver

browser = webdriver.Chrome('resources/chromedriver.exe')

# 设置取消测试环境
# browser.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])

# 破解Selenium反爬最重要的一行代码
browser.execute_cdp_cmd(
    'Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument',
    {
        'source': 'Object.defineProperty(navigator, "webdriver", {get: () => undefined})'
    }
)

browser.get('')

browser.implicitly_wait(10)

anchor = browser.find_element_by_css_selector('')
# 通过WebElement对象的is_displayed方法判定元素是否可见
# 注意∶不可见的超链接─般都不能访问，因为它极有可能是一个诱使爬虫访问的蜜罐链接
print(anchor.is_displayed())
print(anchor.size)
print(anchor.location)

光学文字识别

注意：在安装easyocr时，还会另外安装其他库，有1.7G左右，务必在网络好的时候安装

"""
example04 - 光学文字识别

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/23
"""
import warnings

import easyocr

# 去除警告
warnings.filterwarnings('ignore')

# 简体中文：ch_sim, 繁体中文：ch_tra, 英文和数字：en
reader = easyocr.Reader(['en'], gpu=False)
print(reader.readtext('导入的要识别的图片', detail=0))

从页面上抠图

PIL(Python Image Library) —> pillow

再使用crop()函数

"""
example05 - 从页面上抠图

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/23
"""
from PIL import Image as img
from PIL.Image import Image

image = img.open('resources/idcard.jpg')  # type: image
print(image.size)
# 抠图
# 500, 316
head = image.crop((320, 50, 460, 235))
# 显示
head.show()

加速爬去的方式

并发编程

多线程

Thread(target=…, args=(…, …)) —> start()

继承Thread, 重写run() —> 创建自定义类的对象 —> start()

ThreadPoolExecutor() —> submit(fn, …) / map(fn, […])

"""
example08 - 编写多线程编码的第一种方式

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/24
"""
import time


def output(content):
    while True:
        # 具有输出缓冲区，加入flush可以把输出缓冲区清空，不用把输出缓冲区堆满就可以输出
        print(content, end='', flush=True)
        time.sleep(0.1)

# output('Ping')
Thread(target=output, args=('Ping', )).start()
Thread(target=output, args=('Pong', )).start()
output('Hello')

"""
example10 - 编写多线程代码的第二种方式：自定义线程类

Author: Hao
Date: 2021/8/24
"""
import time
from threading import Thread


class OutputThread(Thread):
    """自定义线程类"""

    def __init__(self, content):
        self.content = content
        super().__init__()

    def run(self):
        while True:
            print(self.content, end='', flush=True)
            time.sleep(0.1)


OutputThread('Ping').start()
OutputThread('Pong').start()

"""
example11 - 编写多线程编码的第三种方式：线程池

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/24
"""
import time


def output(content):
    while True:
        # 具有输出缓冲区，加入flush可以把输出缓冲区清空，不用把输出缓冲区堆满就可以输出
        print(content, end='', flush=True)
        time.sleep(0.1)

with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as pool:
    pool.submit(output, 'Ping')
    pool.submit(output, 'Pong')

多进程

Process(target=…, args=(…, …)) —> start()

继承Process, 重写run() —> 创建自定义类的对象 —> start()

ProcessPoolExecutor() —> submit(fn, …) / map(fn, […])

• 异步编程（异步IO）—> 协作式并发，通过提高CPU利用率来制造并发效果
• I/O密集型任务 —> 大量的操作都是输入输出的操作，需要CPU运算很少
• 计算密集型任务 —> 大量的操作都是需要CPU做运算，I/O中断很少发生

分布式爬虫

要点:一般会通过部署Redis数据库(KV数据库) ， 通过这个数据库保存待爬取的页面、
爬取过的页面、有可能还要保存一些数据，这样多个运行爬虫程序的计算机，就可以彼此协调行为，最终达成一个共同的目标。

多进程和进程池的使用

• 多线程因为GIL的存在不能够发挥CPU的多核特性，对于计算密集型任务应该考虑使用多进程

• 在终端Terminal运行：

  用线程池的方式运行下面的代码
  python example08.py

  用进程池的方式运行下面的代码（可以在任务管理器中查看自己的电脑是几核的）
  python example08.py

"""
example08 - 多进程和进程池的使用
多线程因为GIL的存在不能够发挥CPU的多核特性，对于计算密集型任务应该考虑使用多进程

time python example08.py ---> 执行代码并统计用时

Author: Hao
Date: 2021/8/23
"""
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

# 判断列表中的数是不是质数（计算密集型任务）
PRIMES = [
    1116281,
    1297337,
    104395303,
    472882027,
    533000389,
    817504243,
    982451653,
    112272535095293,
    112582705942171,
    112272535095293,
    115280095190773,
    115797848077099,
    1099726899285419,
    1099726899285421
] * 5


def is_prime(num):
    """判断素数"""
    for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % i == 0:
            return False
    return num > 1


def main():
    """主函数"""
    # # 使用多线程的方式执行
    # with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
    #     for number, result in zip(PRIMES, pool.map(is_prime, PRIMES)):
    #         print(f'{number} is prime: {result}')
    # 使用多进程的方式执行（可以判断自己的电脑是几核）
    with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as pool:
        for number, result in zip(PRIMES, pool.map(is_prime, PRIMES)):
            print(f'{number} is prime: {result}')


if __name__ == '__main__':
    main()

生成器

"""
example12 - 生成器

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/24
"""

# 创建生成器的字面量语法（生成器表达式）
nums = (num for num in range(1, 10))

# 通过next函数从生成器取值
print(next(nums))

for num in nums:
    print(num, end=' ')

"""
example13 - 生成器

函数中如果出现了yield，它已经不是一个普通的函数，它是一个生成器
调用函数不是得到返回值而是得到—个生成器对象。

Author: Lj~Asus
Date: 2021/8/24
"""


def fib(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        a, b = b, a + 
    # return a
        yield a

gen_obj = fib(20)
print(next(nums))
print(next(nums))

for i in gen_obj:
    print(i, end=' ')

爬虫框架的应用

• 框架：把项目开发中常用功能和样板代码全部都封装好冷清，你可以专注于核心问题，而不要再次编写重复的样板代码，重复的去实现之前已经实现过无数次的功能。

Scrapy —> 命令行工具 —> 创建爬虫项目

• 安装Scrapy（注意：记得在命令提示符窗口进行操作）
• 创建Scrapy项目：scrapy startproject demo
• 创建一个蜘蛛: scrapy genspider douban movie.douban.com

在创建成功之后，将其拖入pycharm中，将会出现以下项目：

    - 修改配置文件（在`settings.py`中找到指定位置修改）:
        - USER-AGENT
        - DOWNLOAD_DELAY
        - CONCURRENT_REQUESTS
    - 运行一个蜘蛛: scrapy crawl douban