Python爬虫过程解析之多线程获取小米应用商店数据

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于IT共享之家 ,作者IT共享者

前言

小米应用商店给用户发现最好的安卓应用和游戏,安全可靠,可是要下载东西要一个一个地搜索太麻烦了。而且速度不是很快。

今天用多线程爬取小米应用商店的游戏模块。快速获取。

二、项目目标

目标 :应用分类 - 聊天社交 应用名称, 应用链接,显示在控制台供用户下载。

三、涉及的库和网站

1、网址:百度搜 - 小米应用商店,进入官网。

2、涉及的库:requests、threading 、queue 、json、time

3、软件:PyCharm

四、项目分析

1、确认是否为动态加载。

通过页面局部刷新, 右键查看网页源代码,搜索关键字未搜到 。断定此网站为动态加载网站,需要抓取网络数据包分析。

2、使用chrome浏览器,F12抓取网络数据包。

1)抓取返回json数据的URL地址(Headers中的Request URL)。

http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId=2&pageSize=30

2)查看并分析查询参数(headers中的Query String Parameters)。

page: 1
categoryId: 2
pageSize: 30

发现只有page再变,0 1 2 3 ... ... ,这样我们就可以通过控制page的直拼接多个返回json数据的URL地址。

五、项目实施

1、我们定义一个class类继承object,然后定义init方法继承self,再定义一个主函数main继承self。准备导入库,url地址和请求头headers。

import requests
from threading import Thread
from queue import Queue
import json
import time
class XiaomiSpider(object):
def __init__(self):
   self.headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0'}
   self.url = 'http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId=15&pageSize=30'
def main(self):
pass
if __name__ == '__main__':
  imageSpider = XiaomiSpider()
  imageSpider.main()

2、定义队列,用来存放URL地址

self.url_queue = Queue()

3、URL入队列

def url_in(self):
# 拼接多个URL地址,然后put()到队列中
for i in range(67):
self.url.format((str(i)))
self.url_queue.put(self.url)

4、定义线程事件函数get_page(请求数据)

defget_page(self):
# 先get()URL地址,发请求
while True:
# 当队列不为空时,获取url地址
if not self.url_queue.empty():
      url = self.url_queue.get()
      html = requests.get(url,headers=self.headers).text
self.parse_page(html)
else:
break

5、定义函数parse_page 解析json模块,提取应用名称,应用链接内容。

# 解析函数
def parse_page(self,html):
  app_json = json.loads(html)
for app in app_json['data']:
# 应用名称
    name = app['displayName']
# 应用链接
    link = 'http://app.mi.com/details?id={}'.format(app['packageName'])
    d = { '名称' : name,'链接' : link }
    print(d)

6、main方法, 定义t_list = [] 存放所有线程的列表。调用get_page多线程爬取。

def main(self):
self.url_in()
# 存放所有线程的列表
  t_list = []
for i in range(10):
    t = Thread(target=self.get_page)
    t.start()
    t_list.append(t)

7、for循环遍历列表,统一回收线程。

# 统一回收线程for p in t_list:   p.join()

8、统计一下执行时间。

start = time.time()
spider = XiaomiSpider()
spider.main()
end = time.time()
print('执行时间:%.2f' % (end-start))

六、效果展示

1、运行程序。点击运行,将游戏名称,下载链接,执行时间,显示在控制台。

2、点击蓝色的网址可以直接去到下载页面下载应用,如下图所示。

到此这篇关于Python爬虫过程解析之多线程获取小米应用商店数据的文章就介绍到这了,更多相关Python多线程获取小米应用商店数据内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • 基于Python爬取搜狐证券股票过程解析

    数据的爬取 我们以上证50的股票为例,首先需要找到一个网站包含这五十只股票的股票代码,例如这里我们使用搜狐证券提供的列表. https://q.stock.sohu.com/cn/bk_4272.shtml 可以看到,在这个网站中有上证50的所有股票代码,我们希望爬取的就是这个包含股票代码的表,并获取这个表的第一列. 爬取网站的数据我们使用Beautiful Soup这个工具包,需要注意的是,一般只能爬取到静态网页中的信息. 简单来说,Beautiful Soup是Python的一个库,最主要的

  • python cookie反爬处理的实现

    Cookies的处理 作用 保存客户端的相关状态 在爬虫中如果遇到了cookie的反爬如何处理? 手动处理     在抓包工具中捕获cookie,将其封装在headers中     应用场景:cookie没有有效时长且不是动态变化 自动处理  使用session机制  使用场景:动态变化的cookie  session对象:该对象和requests模块用法几乎一致.如果在请求的过程中产生了cookie,如果该请求使用session发起的,则cookie会被自动存储到session中. 案例 爬取

  • 基于Python爬取股票数据过程详解

    基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 相关模块pip安装即可 目标网页 分析网页 一切的一切都在图里 找到数据了,直接请求网页,解析数据,保存数据 请求网页 import requests url = 'https://xueqiu.com/service/v5/stock/screener/quote/list' response = requests.get(url=url, params=params, headers=headers, c

  • 使用python爬虫实现网络股票信息爬取的demo

    实例如下所示: import requests from bs4 import BeautifulSoup import traceback import re def getHTMLText(url): try: r = requests.get(url) r.raise_for_status() r.encoding = r.apparent_encoding return r.text except: return "" def getStockList(lst, stockUR

  • Python爬取股票信息,并可视化数据的示例

    前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今天带大家爬取雪球平台的股票数据, 并且实现数据可视化 先看下效果图 基本环境配置 python 3.6 pycharm requests csv time 目标地址 https://xueqiu.com/hq 爬虫代码 请求网页 import requests url = 'https://xueq

  • 详解python爬取弹幕与数据分析

    很不幸的是,由于疫情的关系,原本线下的AWD改成线上CTF了.这就很难受了,毕竟AWD还是要比CTF难一些的,与人斗现在变成了与主办方斗. 虽然无奈归无奈,但是现在还是得打起精神去面对下一场比赛.这个开始也是线下的,决赛地点在南京,后来是由于疫情的关系也成了线上. 当然,比赛内容还是一如既往的得现学,内容是关于大数据的. 由于我们学校之前并没有开设过相关培训,所以也只能自己琢磨了. 好了,废话先不多说了,正文开始. 一.比赛介绍 大数据总体来说分为三个过程. 第一个过程是搭建hadoop环境.

  • python多线程+代理池爬取天天基金网、股票数据过程解析

    简介 提到爬虫,大部分人都会想到使用Scrapy工具,但是仅仅停留在会使用的阶段.为了增加对爬虫机制的理解,我们可以手动实现多线程的爬虫过程,同时,引入IP代理池进行基本的反爬操作. 本次使用天天基金网进行爬虫,该网站具有反爬机制,同时数量足够大,多线程效果较为明显. 技术路线 IP代理池 多线程 爬虫与反爬 编写思路 首先,开始分析天天基金网的一些数据.经过抓包分析,可知: ./fundcode_search.js包含所有基金的数据,同时,该地址具有反爬机制,多次访问将会失败的情况. 同时,经

  • python爬虫中PhantomJS加载页面的实例方法

    PhantomJS作为常用获取页面的工具之一,我们已经讲过页面测试.代码评估和捕获屏幕这几种使用的方式.当然最厉害的还是网页方面的捕捉,这里就不再讲述了.今天我们要讲的是它加载页面的新方法,这个可能很多人不知道.其实经常会用到,感兴趣的小伙伴一起进入今天的学习之中吧~ 可以利用 phantom 来实现页面的加载,下面的例子实现了页面的加载并将页面保存为一张图片. var page = require('webpage').create();page.open('http://cuiqingcai

  • Python爬虫过程解析之多线程获取小米应用商店数据

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理. 以下文章来源于IT共享之家 ,作者IT共享者 前言 小米应用商店给用户发现最好的安卓应用和游戏,安全可靠,可是要下载东西要一个一个地搜索太麻烦了.而且速度不是很快. 今天用多线程爬取小米应用商店的游戏模块.快速获取. 二.项目目标 目标 :应用分类 - 聊天社交 应用名称, 应用链接,显示在控制台供用户下载. 三.涉及的库和网站 1.网址:百度搜 - 小米应用商店,进入官网. 2.涉及的库:re

  • Python爬虫DNS解析缓存方法实例分析

    本文实例讲述了Python爬虫DNS解析缓存方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言: 这是Python爬虫中DNS解析缓存模块中的核心代码,是去年的代码了,现在放出来 有兴趣的可以看一下. 一般一个域名的DNS解析时间在10~60毫秒之间,这看起来是微不足道,但是对于大型一点的爬虫而言这就不容忽视了.例如我们要爬新浪微博,同个域名下的请求有1千万(这已经不算多的了),那么耗时在10~60万秒之间,一天才86400秒.也就是说单DNS解析这一项就用了好几天时间,此时加上DNS解析缓存,效果就

  • python爬虫beautifulsoup解析html方法

    用BeautifulSoup 解析html和xml字符串 实例: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup import re #待分析字符串 html_doc = """ <html> <head> <title>The Dormouse's story</title> </head> <body> &

  • python爬虫之场内ETF基金获取

    目录 1 前言 2 ETF列表和简称 3 ETF 信息获取 3.1 ETF列表信获取 3.2 获取基金的简称 4 最终结果展示 1 前言 之前已经介绍了基金的变动信息,但是这些基金都是属于场外的,今天我们要介绍的是一个带门槛的投资产品-ETF.只有开立证券账户的玩家才能入局,ETF 是一种场内交易型基金,可以在盘中进行交易,交易性比场外基金强一点,那么闲言少叙,马上开始介绍正题. 2 ETF列表和简称 ETF基金变动情况和基本情况的获取方式和场外基金是一样的,怎么获取比较全面的ETF基金列表呢?

  • python爬虫 正则表达式解析

    这篇文章主要介绍了python爬虫 正则表达式解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 - re.I # 忽略大小写 - re.M # 多行匹配,将正则作用到源数据的每一行 - re.S # 单行匹配,将正则作用到整个源数据,输出一个整体字符串(包括换行符也打印) string = '''fall in love with you i love you very much i love she i love her''' # 去除以i

  • python爬虫实现爬取同一个网站的多页数据的实例讲解

    对于一个网站的图片.文字音视频等,如果我们一个个的下载,不仅浪费时间,而且很容易出错.Python爬虫帮助我们获取需要的数据,这个数据是可以快速批量的获取.本文小编带领大家通过python爬虫获取获取总页数并更改url的方法,实现爬取同一个网站的多页数据. 一.爬虫的目的 从网上获取对你有需要的数据 二.爬虫过程 1.获取url(网址). 2.发出请求,获得响应. 3.提取数据. 4.保存数据. 三.爬虫功能 可以快速批量的获取想要的数据,不用手动的一个个下载(图片.文字音视频等) 四.使用py

  • Java用POI解析excel并获取所有单元格数据的实例

    1.导入POI相关jar包 org.apache.poi jar 2.代码示例 public List getAllExcel(File file, String tableName, String fname, String enterpriseId, String reportId, String projectId) throws FileNotFoundException, IOException, ClassNotFoundException, InstantiationExcepti

  • Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

    XPath 的安装以及使用 1 . XPath 的介绍 刚学过正则表达式,用的正顺手,现在就把正则表达式替换掉,使用 XPath,有人表示这太坑爹了,早知道刚上来就学习 XPath 多省事 啊.其实我个人认为学习一下正则表达式是大有益处的,之所以换成 XPath ,我个人认为是因为它定位更准确,使用更加便捷.可能有的人对 XPath 和正则表达式的区别不太清楚,举个例子来说吧,用正则表达式提取我们的内容,就好比说一个人想去天安门,地址的描述是左边有一个圆形建筑,右边是一个方形建筑,你去找吧,而使

  • python爬虫 线程池创建并获取文件代码实例

    本实例主要进行线程池创建,多线程获取.存储视频文件 梨视频:利用线程池进行视频爬取 #爬取梨视频数据 import requests import re from lxml import etree from multiprocessing.dummy import Pool import random # 定义获取视频数据方法 def getVideoData(url): # url为列表中的视频url return requests.get(url=url,headers=headers).

  • softmax及python实现过程解析

    相对于自适应神经网络.感知器,softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题. 功能上,完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1],对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果,可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类问题中常见的交叉熵,注意经常有2个表达的形式 经典的交叉熵形式:L=-sum(y_right * log(y_pred)), 具体 简单版本是: L = -Log(y_pred),具体 这两个版本在求导过程有点不同,但是结果

随机推荐