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這篇文章主要介紹了python中協程gevent的示例分析,具有一定借鑒價值,感興趣的朋友可以參考下,希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲,下面讓小編帶著大家一起了解一下。
分析
分析網站尋找需要的網址
用谷歌瀏覽器摁F12打開開發者工具,然后打開斗魚顏值分類的頁面,如圖:
在里面的請求中,最后發現它是以ajax加載的數據,數據格式為json,如圖:
圈住的部分是我們需要的數據,然后復制它的網址為https://www.douyu.com/gapi/rknc/directory/yzRec/1,出于學習目的只爬取第一頁(減少服務器壓力)。然后把網址放到瀏覽器中測試是否可以訪問。如圖:
結果正常。
分析json數據,提取圖片鏈接
最后分析發現json中的data里面的rl是每個房間的信息,大概有200條左右,拿出其中的一條查詢里面的圖片鏈接。
{ "rid": 1282190, "rn": "大家要開心啊~", "uid": 77538371, "nn": "鯨魚歐尼", "cid1": 8, "cid2": 201, "cid3": 581, "iv": 1, "av": "avatar_v3/201908/d62c503c603945098f2c22d0d95c3b2e", "ol": 610574, "url": "/1282190", "c2url": "/directory/game/yz", "c2name": "顏值", "icdata": { "217": { "url": "https://sta-op.douyucdn.cn/dy-listicon/king-web.png-v3.png", "w": 0, "h": 0 } }, "dot": 2103, "subrt": 0, "topid": 0, "bid": 0, "gldid": 0, "rs1": "https://rpic.douyucdn.cn/live-cover/appCovers/2019/08/01/1282190_20190801002745_big.jpg/dy1", "rs16": "https://rpic.douyucdn.cn/live-cover/appCovers/2019/08/01/1282190_20190801002745_small.jpg/dy1", "utag": [ { "name": "呆萌鯨魚", "id": 111405 }, { "name": "美美美", "id": 41 }, { "name": "萌萌噠", "id": 520 }, { "name": "刀神老婆", "id": 132367 } ], "rpos": 0, "rgrpt": 1, "rkic": "", "rt": 2103, "ot": 0, "clis": 1, "chanid": 0, "icv1": [ [ { "id": 217, "url": "https://sta-op.douyucdn.cn/dy-listicon/web-king-1-10-v3.png", "score": 994, "w": 0, "h": 0 } ], [ ], [ ], [ ] ], "ioa": 0, "od": "" }
測試發現rs16是房間的圖片,如果把鏈接最后的/dy1去掉的話,圖片就成大圖了,心里美滋滋。
代碼實現
import gevent import json from urllib import request from gevent import monkey # 使用gevent打補丁,耗時操作自動替換成gevent提供的模塊 monkey.patch_all() # 圖片存放的目錄 ROOT = "./images/" # 設置請求頭,防止被反爬蟲的第一步 header = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.142 Safari/537.36 " } def download(img_src): # 把每個鏈接最后的/dy1去掉 img_src: str = img_src.replace("/dy1", "") # 提取圖片名 file_name: str = img_src.split("/")[-1] response = request.urlopen(request.Request(img_src, headers=header)) # 保存到本地 with open(ROOT + file_name, "wb") as f: f.write(response.read()) print(file_name, "下載完成!") if __name__ == '__main__': req = request.Request("https://www.douyu.com/gapi/rknc/directory/yzRec/1", headers=header) # 把json數據轉換成python中的字典 json_obj = json.loads(request.urlopen(req).read().decode("utf-8")) tasks = [] for src in json_obj["data"]["rl"]: tasks.append(gevent.spawn(download, src["rs16"])) # 開始下載圖片 gevent.joinall(tasks)
結果
由于使用的是協程,比線程效率更高,不到1秒就把第一頁的圖片全部爬取下來了。效果如圖:
感謝你能夠認真閱讀完這篇文章,希望小編分享的“python中協程gevent的示例分析”這篇文章對大家有幫助,同時也希望大家多多支持億速云,關注億速云行業資訊頻道,更多相關知識等著你來學習!
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