python面向对象多线程爬虫爬取搜狐页面的实例代码

Python面向对象多线程爬虫是一种快速、高效地爬取网站信息的方法。到目前为止，已经有很多面向对象多线程爬虫的实现方法，其中就包括使用Python编程语言的方法。本篇攻略将详细介绍Python面向对象多线程爬虫的实现。

一、爬虫的基础知识

爬虫是一种获取互联网信息的技术。它可以通过网络获取互联网上的信息，并从中提取所需的信息。爬虫基础知识指掌握爬虫的原理、流程、方法等。

爬虫的基本步骤如下：
1. 确定目标网站及其特点。
2. 写出爬虫脚本，采用多线程创造多个爬虫线程并行地从网站上获取信息。
3. 提取信息并存储到本地数据库中。
4. 生成可供分析和使用的结构化数据。

二、Python面向对象多线程爬虫的实现

Python是一种高级编程语言，由于其代码短小精悍、运行速度快、代码可读性好等优点，成为众多开发者使用的主流编程语言。Python面向对象多线程爬虫实现的基本步骤如下：

1. 确定目标网站及其特点

在确定目标网站时，需要考虑以下几个方面：
1、网站内容：确定网站发布的内容类型、文章篇数、页面数量等。
2、页面特点：确定网站的页面特点（例如页面F12查看页面的html代码），有些网站需要提交表单才能获取页面信息。
3、反取网站的反爬机制：有些网站可能需要进行反爬处理，例如动态IP、网站限流、cookies等。

2. 写出爬虫脚本并采用多线程机制

下面是Python面向对象多线程爬虫的示例代码：

import threading
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url

    def run(self):
        for i in range(5):
            r = requests.get(self.url)
            soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml")
            title = soup.title.string.strip()
            print(title)
            time.sleep(1)

if __name__ == '__main__':
    urls = ["https://www.sohu.com/","http://www.baidu.com","https://www.163.com"]
    for url in urls:
        t = MyThread(url)
        t.start()

上述代码通过定义MyThread类并继承线程类Anding.Thread，重写__init__方法和run方法来实现爬虫操作。在run方法中，通过requests库向目标网站发送请求，获取页面的源码信息。接着，使用BeautifulSoup库解析HTML源码，并根据网页结构的特点来提取所需的信息。

在主函数中，多起MyThread类的实例，并通过start()方法启动线程。这样，多个线程会同时启动，以并发地获取目标网站的信息。

3. 提取信息并存储到本地数据库中

在以上示例代码的run方法中，已经提取了所需的信息并打印到了控制台中。如果我们想要将这些信息保存到本地数据库中，只需添加如下代码：

import pymongo
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["mydatabase"]
coll = db["sohu_crawler"]
post = {"title": title, "url": url}
coll.insert_one(post)

4. 生成可供分析和使用的结构化数据

存储到数据库中后，我们可以编写合适的程序查询文档，并进行数据分析、处理等工作。

三、示例说明

下面以两个具体的案例来说明如何使用Python面向对象多线程爬虫工具，实现网站信息的抓取。

示例一：获取汽车报价信息

import threading
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class CarPriceThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url

    def run(self):
        r = requests.get(self.url)
        r.encoding = r.apparent_encoding
        soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
        title = soup.find('title').string
        price = soup.find('var', attrs={'id': 'cnprice'}).text
        print(title, price)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://car.autohome.com.cn/zhongguoseries/869/price.html',
            'https://car.autohome.com.cn/zhongguoseries/852/price.html',
            'https://car.autohome.com.cn/zhongguoseries/865/price.html',
            'https://car.autohome.com.cn/zhongguoseries/864/price.html']
    for url in urls:
        t = CarPriceThread(url)
        t.start()

上述代码中，我们以汽车报价网站为例，编写了爬取汽车报价信息的多线程爬虫程序。在run方法中，代码使用requests库发送GET请求，并通过BeautifulSoup库解析HTML源码，最后提取需要的信息。执行主函数时，程序创建了多个线程并发地获取目标网站的信息，并将信息打印到标准输出中。

示例二：多页汇总抓取

import threading
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class MultiPageThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url

    def run(self):
        r = requests.get(self.url)
        r.encoding = r.apparent_encoding
        soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
        # 提取目标页面的事项
        for item in soup.find_all('div', class_='item'):
            title = item.find('span', class_='title').text
            info = item.find('div', class_='bd').p.text.strip()
            print(title, info, '\n')

if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=',
            'https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=',
            'https://movie.douban.com/top250?start=50&filter=',
            'https://movie.douban.com/top250?start=75&filter=']
    for url in urls:
        t = MultiPageThread(url)
        t.start()

上述代码中，我们以豆瓣电影TOP250为例，编写了多页汇总抓取的多线程爬虫程序。在run方法中，代码通过requests库发送GET请求，并通过BeautifulSoup库解析HTML源码，最后提取需要的信息。执行主函数时，程序创建了多个线程并发地获取多个页面的信息，并将信息打印到标准输出中。

四、总结

Python面向对象多线程爬虫在信息获取速度和效率上远远优于其单线程竞争者。本文详细介绍了Python面向对象多线程爬虫的实现，以及两个具体案例来说明爬虫技术在实际工作中的应用。通过本文的学习，相信你已经掌握了Python面向对象多线程爬虫的基本原理和实现方法。