相思资源网 Design By www.200059.com

一、序言:

世界 1024 程序猿节日不加班,闲着没事儿。。。随手写了个播客访问量爬虫玩玩,访问量过万不是事儿!!!每个步骤注释都很清晰,代码仅供学习参考!

---- Nick.Peng

二、所需环境:

Python3.x
相关模块: requests、json、lxml、urllib、bs4、fake_useragent

三、增加Blog访问量代码如下:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author: Nick
# @Date:  2019-10-24 15:40:58
# @Last Modified by:  Nick
# @Last Modified time: 2019-10-24 16:54:31
import random
import re
import time
import urllib
import requests

from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent

try:
  from lxml import etree
except Exception as e:
  import lxml.html
  # 实例化一个etree对象(解决通过from lxml import etree导包失败)
  etree = lxml.html.etree

# 实例化UserAgent对象,用于产生随机UserAgent
ua = UserAgent()


class BlogSpider(object):
  """
  Increase the number of CSDN blog visits.
  """

  def __init__(self):
    self.url = "https://blog.csdn.net/PY0312/article/list/{}"
    self.headers = {
      "Referer": "https://blog.csdn.net/PY0312/",
      "User-Agent": ua.random
    }
    self.firefoxHead = {
      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0"}
    self.IPRegular = r"(([1-9]"

  def send_request(self, num):
    """
    模拟浏览器发起请求
    :param num: num
    :return: html_str
    """
    html_str = requests.get(self.url.format(
      num), headers=self.headers).content.decode()
    # print(html_str)

    return html_str

  def parse_data(self, html_str):
    """
    用于解析发起请求返回的数据
    :param html_str:
    :return: each_page_urls
    """
    # 将返回的 html字符串 转换为 element对象,用于xpath操作
    element_obj = etree.HTML(html_str)
    # print(element_obj)

    # 获取每一页所有blog的url
    each_page_urls = element_obj.xpath(
      '//*[@id="mainBox"]/main/div[2]/div/h4/a/@href')
    # print(each_page_urls)

    return each_page_urls

  def parseIPList(self, url="http://www.xicidaili.com/"):
    """
    爬取最新代理ip,来源:西刺代理
    注意:西刺代理容易被封,如遇到IP被封情况,采用以下两种方法即可解决:
    方法一:请参考我上一篇博客《Python 实现快代理IP爬虫》 ===> 喜欢研究的同学,可参考对接此接口
    方法二:直接屏蔽掉此接口,不使用代理也能正常使用
    :param url: "http://www.xicidaili.com/"
    :return: 代理IP列表ips
    """
    ips = []
    request = urllib.request.Request(url, headers=self.firefoxHead)
    response = urllib.request.urlopen(request)
    soup = BeautifulSoup(response, "lxml")
    tds = soup.find_all("td")
    for td in tds:
      string = str(td.string)
      if re.search(self.IPRegular, string):
        ips.append(string)
    # print(ips)
    return ips

  def main(self, total_page, loop_times, each_num):
    """
    调度方法
    :param total_page: 设置博客总页数
    :param loop_times: 设置循环次数
    :param each_num: 设置每一页要随机挑选文章数
    :return:
    """
    i = 0
    # 根据设置次数,打开循环
    while i < loop_times:
      # 遍历,得到每一页的页码
      for j in range(total_page):
        # 拼接每一页的url,并模拟发送请求, 返回响应数据
        html_str = self.send_request(j + 1)

        # 解析响应数据,得到每一页所有博文的url
        each_page_urls = self.parse_data(html_str)

        # 调用parseIPList随机产生代理IP,防反爬
        # ips = self.parseIPList()
        # proxies = {"http": "{}:8080".format(
        #   ips[random.randint(0, 40)])}

        # 遍历,每一页随机挑选each_num篇文章
        for x in range(each_num):
          # 随机抽取每一页的一篇博文进行访问,防反爬
          current_url = random.choice(each_page_urls)
          status = True if requests.get(
            current_url, headers=self.headers).content.decode() else False
          print("当前正在访问的文章是:{},访问状态:{}".format(current_url, status))
          time.sleep(1)  # 延时1秒,防反爬
        time.sleep(1)  # 延时1秒,防反爬
      i += 1


if __name__ == '__main__':
  bs = BlogSpider()
  bs.main(7, 200, 3) # 参数参照main方法说明,酌情设置

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,爬虫增加访问量,Python,增加访问量

相思资源网 Design By www.200059.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
相思资源网 Design By www.200059.com

评论“Python 爬虫实现增加播客访问量的方法实现”

暂无Python 爬虫实现增加播客访问量的方法实现的评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。