Python爬虫多线程：2.6G、171个视频，只用了88秒，你可以做到吗？（附源码）

ゞ浴缸里的玫瑰 2023-01-01 04:52 57阅读 0赞

# 前言 #

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以下文章来源于青灯编程 ，作者：清风

![90秒不到下载2.6G、171视频，这是是什么神仙操作][90_2.6G_171]

![90秒不到下载2.6G、171视频，这是是什么神仙操作][90_2.6G_171 1]

![90秒不到下载2.6G、171视频，这是是什么神仙操作][90_2.6G_171 2]

如上图所示，爬取171个视频，共计2.6G的内存大小，用时仅有88秒，还不到一分半。

# 基本开发环境 #

*  Python 3.6
 *  皮查姆

# 相关模块的使用 #

import re
    import time
    import requests
    import concurrent.futures

相关模块pip安装即可。

# 完整代码 #

import re
    import time
    import requests
    import concurrent.futures
    
    
    
    
    def get_response(html_url):
        headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36'}
        response = requests.get(url=html_url, headers=headers)
        return response
    
    
    
    
    def save(video_url, video_title):
        filename = 'video\\' + video_title + '.mp4'
        video_data = get_response(video_url).content
        with open(filename, mode='wb') as f:
            f.write(video_data)
            print('正在保存：', video_title)
    
    
    
    
    def main(html_url):
        html_data = get_response(html_url).text
        lis = re.findall('<div id="(\d+)" class="newslv_share">', html_data)
        for li in lis:
            page_url = f'https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_{li}'
            page_data = get_response(page_url).text
            video_url = re.findall('<source src="(.*?)" type="video/mp4"/>', page_data)[0]
            video_title = re.findall('<h2>(.*?)</h2>', page_data)[0]
            save(video_url, video_title)
    
    
        end_time = time.time()
        use_time = end_time - start_time
        print('总共耗时：', use_time)
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        start_time = time.time()
        executor = concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5)
        for page in range(1, 11):
            url = f'https://www.thepaper.cn/load_video_chosen.jsp?channelID=26916&pageidx={page}'
            executor.submit(main, url)
        executor.shutdown()

完整代码已经给了，自己的感受〜，我这还是使用的5个线程，你给10个线程效率会更高，可以一分钟不到就可以爬完了

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