简单爬虫的实现

以下是一个简单爬虫代码的实现：

python 复制代码

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 生成一个包含多个网页 URL 的列表
# 这里我们构造了 50 个页面的 URL，假设网站有多页内容，页数从 1 到 50
urls = [f"https://www.cnblogs.com/#p{i}" for i in range(1, 51)]  # #p1, #p2, ..., #p50

# 生产者------负责下载网页内容
def craw(url):
    """
    通过 requests 库向指定的 URL 发送 GET 请求，并返回响应的网页内容（HTML）
    """
    r = requests.get(url)  # 发送 GET 请求
    return r.text  # 返回网页的 HTML 内容

# 消费者------解析网页内容，提取有用信息
def parse(html):
    """
    解析 HTML 内容，提取其中所有 class 为 'post-item-title' 的超链接（<a> 标签）
    """
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 使用 BeautifulSoup 解析网页的 HTML 内容
    # 使用 find_all 方法查找所有 class 名为 'post-item-title' 的 <a> 标签
    links = soup.find_all("a", class_="post-item-title")
    
    # 遍历所有找到的 <a> 标签，提取每个标签的 href 属性和标签文本
    # 将 href（链接地址）和 get_text（链接的文字）以元组的形式返回
    return [(link["href"], link.get_text()) for link in links]

# 主程序------执行爬虫任务
if __name__ == '__main__':
    # 只处理第 3 个网页的内容（urls[2] 对应第 3 页，即 #p3）
    # 首先调用 craw 函数下载网页内容，然后将下载的 HTML 内容传给 parse 函数解析
    for result in parse(craw(urls[2])):
        # 输出每一个链接及其文字内容
        print(result)

此时我们可以将上述爬虫代码作为我们基础的模块，通过多线程爬取，将我们爬取到的信息保存到文件当中，以下是一个用例来实现我们的要求：

python 复制代码

import threading
import time
import random
import queue
import blog_spider  # 导入自定义的爬虫模块

# 生产者线程：负责从 url_queue 中取出 URL，并下载网页内容，将 HTML 放入 html_queue
def do_craw(url_queue: queue.Queue, html_queue: queue.Queue):
    while True:
        # 从 URL 队列中获取一个 URL
        url = url_queue.get()  # get() 会阻塞，直到队列中有元素可取
        # 调用 blog_spider 模块中的 craw 函数下载网页内容
        html = blog_spider.craw(url)
        # 将下载的 HTML 放入 html_queue 队列中
        html_queue.put(html)
        # 打印日志，显示当前线程正在处理的 URL 以及剩余的 URL 数量
        print(threading.current_thread().name, f"craw {url}", "url_queue.size=", url_queue.qsize())
        # 随机等待 1 到 2 秒，模拟爬虫访问间隔，避免对服务器造成过大压力
        time.sleep(random.randint(1, 2))

# 消费者线程：负责从 html_queue 中取出 HTML 内容，并解析数据，写入文件
def do_parse(html_queue: queue.Queue, fout):
    while True:
        # 从 HTML 队列中获取一个 HTML 内容
        html = html_queue.get()
        # 使用 blog_spider 模块中的 parse 函数解析网页内容
        results = blog_spider.parse(html)
        # 将解析出的结果写入文件，每一行一个结果
        for result in results:
            fout.write(str(result) + "\n")
        # 打印日志，显示当前线程解析到的结果数量以及剩余的 HTML 内容数量
        print(threading.current_thread().name, f"results.size", len(results), "html_queue_size=", html_queue.qsize())
        # 随机等待 1 到 2 秒，模拟处理时间，避免过快操作
        time.sleep(random.randint(1, 2))

# 主程序：负责初始化队列和线程
if __name__ == '__main__':
    # 创建两个队列：一个用于存放待爬取的 URL，另一个用于存放下载的 HTML 内容
    url_queue = queue.Queue()
    html_queue = queue.Queue()

    # 将 blog_spider 模块中的 URL 列表添加到 url_queue 中
    for url in blog_spider.urls:
        url_queue.put(url)  # 将每个 URL 放入队列中

    # 开启 3 个生产者线程，每个线程负责从 url_queue 中取 URL 并下载网页
    for idx in range(3):
        t = threading.Thread(target=do_craw, args=(url_queue, html_queue), name=f"craw{idx}")
        t.start()  # 启动线程

    # 打开一个文件用于保存爬取的数据
    fout = open("spider_data.txt", "w")

    # 开启 2 个消费者线程，每个线程负责从 html_queue 中取出 HTML 内容并解析数据
    for idx in range(2):
        t = threading.Thread(target=do_parse, args=(html_queue, fout), name=f"parse{idx}")
        t.start()  # 启动线程

下面是代码运行时产出的结果：

到这里可以看到代码已经输出完毕，这时我们打开该爬虫创建的文件，就可以看到我们爬取的内容了，如下图所示：

到这里我们就实现了一次简单爬虫的应用，通过写一个爬虫的代码模块，然后通过外部调用将其爬取的内容保存到相应的文件中，方便我们查看。