import threading
from queue import Queue
import time
from lxml import etree
import requests
import json
# 判断解析线程何时退出的标记位
g_parse_flag = True
class CrawlThread(threading.Thread):
def __init__(self, name, page_queue, data_queue):
super().__init__()
self.name = name
# 保存页码队列
self.page_queue = page_queue
self.data_queue = data_queue
# url
self.url = 'http://www.fanjian.net/duanzi-{}'
self.headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36',
}
def run(self):
print('%s线程开始启动' % self.name)
# 这里面的思路是什么？
while 1:
if self.page_queue.empty():
break
# 1、从页码队列中获取页码
page = self.page_queue.get()
# 2、将url和页码进行拼接
url = self.url.format(page)
# 3、发送请求，获取响应
r = requests.get(url=url, headers=self.headers)
time.sleep(1)
# 4、将响应内容放入到数据队列中
self.data_queue.put(r.text)
print('%s线程结束' % self.name)
class ParseThread(threading.Thread):
def __init__(self, name, data_queue, lock, fp):
super().__init__()
self.name = name
# 保存数据队列
self.data_queue = data_queue
self.lock = lock
self.fp = fp
def run(self):
# time.sleep(3)
print('%s线程开始启动' % self.name)
# 解析线程解析步骤
while 1:
# 1、从数据队列中取出一个数据
content = self.data_queue.get()
# 2、解析这个数据
items = self.parse_content(content)
# 3、写入到文件中
string = json.dumps(items, ensure_ascii=False)
# 加锁
self.lock.acquire()
self.fp.write(string + '====\n')
# 释放锁
self.lock.release()
time.sleep(2)
if g_parse_flag == False:
break
print('%s线程结束' % self.name)
# 解析数据函数
def parse_content(self, content):
# 生成tree对象
tree = etree.HTML(content)
# 先找到所有的li标签
li_list = tree.xpath('//li[@class="cont-item"]')
items = []
for oli in li_list:
# 获取头像
face = oli.xpath('.//div[@class="cont-list-reward"]//img/@data-src')[0]
# 获取名字
name = oli.xpath('.//div[@class="cont-list-head"]/a/text()')[0]
# 获取内容
text = oli.xpath('.//div[@class="cont-list-main"]/p/text()')[0]
# 获取时间
shijian = oli.xpath('.//div[@class="cont-list-info fc-gray"]/text()')[-1]
item = {
'头像': face,
'名字': name,
'内容': text,
'时间': shijian,
}
# 将字典添加到列表中
items.append(item)
return items
def create_queue():
page_queue = Queue()
data_queue = Queue()
# 向页码队列中添加页码
for page in range(1, 11):
page_queue.put(page)
return page_queue, data_queue
def main():
# 做什么？
# 创建锁
lock = threading.Lock()
# 打开文件
fp = open('duanzi.txt', 'w', encoding='utf8')
# 创建两个队列
page_queue, data_queue = create_queue()
# 创建采集、解析线程
crawlname_list = ['采集线程1', '采集线程2', '采集线程3']
parsename_list = ['解析线程1', '解析线程2', '解析线程3']
# 列表，用来保存所有的采集线程和解析线程
t_crawl_list = []
t_parse_list = []
for crawlname in crawlname_list:
t_crawl = CrawlThread(crawlname, page_queue, data_queue)
t_crawl.start()
# 将对应的采集线程保存起来
t_crawl_list.append(t_crawl)
for parsename in parsename_list:
t_parse = ParseThread(parsename, data_queue, lock, fp)
# 将对应的解析线程保存起来
t_parse_list.append(t_parse)
t_parse.start()
# 一直在判断解析线程何时推出
while 1:
if page_queue.empty():
break
time.sleep(3)
while 1:
if data_queue.empty():
global g_parse_flag
g_parse_flag = False
break
# 让主线程等待子线程结束之后再结束
for t_crawl in t_crawl_list:
t_crawl.join()
for t_parse in t_parse_list:
t_parse.join()
fp.close()
print('主线程、子线程全部结束')
if __name__ == '__main__':
main()
# 留给大家了，为什么里面没有写数据呢？
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