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经历一次爬虫之旅：Python多进程爬虫存到数据库
有一天，我决定踏上一次神秘的旅程，探索互联网的宇宙。我手握着强大的Python，一股勇气涌上心头，那就是自己动手写一个爬虫！在这个广袤的信息海洋中，我希望捕捉到那些闪烁的数据珍珠，然后将它们安全地储存起来。
发现道路的荆棘：阻塞与效率
然而，面对众多网页和海量数据，我意识到如果只用单线程，速度将会极慢且容易出错。于是，我思考了解决之道，终于找到了Python多进程的解决方案。多进程就像是一支鲜活的军队，可以同时向多个目标发起进攻。
首先，我引入了Python的multiprocessing库，从而开启了多进程的奇妙旅程。
“`python import multiprocessing def crawl(url): # 模拟爬取网页的过程 pass if __name__ == “__main__”: urls = […] # 待爬取的网页URL列表 pool = multiprocessing.Pool(processes=4) # 创建进程池，4个进程同时工作
pool.map(crawl, urls) # 将任务分配给进程池中的进程 pool.close() # 关闭进程池 pool.join() # 等待所有进程完成 “`
在这段代码中，我创建了一个进程池pool，并指定了进程数为4。然后使用map()函数将要爬取的URL列表urls分配给进程池中的进程，让它们共同完成任务。最后，通过close()和join()来关闭进程池并等待所有进程完成。
攀登技术高峰：多进程爬取与解析
我一直心怀着对数据的渴望，不断攀登技术高峰。在爬虫的过程中，我遇到了一个新的挑战，即如何高效地解析网页。解析是将网页中的结构化数据提取出来的过程，这样我才能获得我抓取的数据珍珠。
为了解决这个难题，幸运的是，我发现了另外一个神奇的Python库：Beautiful Soup。它就像是一位智慧的导航员，可以帮助我迅速找到所需数据的位置。
“`python from bs4 import BeautifulSoup def parse(html): soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’) # 解析网页并提取数据 pass if __name__ == “__main__”: htmls = […] # 待解析的网页HTML列表 pool = multiprocessing.Pool(processes=4)
results = pool.map(parse, htmls) # 解析网页，并获得结果列表
pool.close() pool.join() “`
在这里，我使用Beautiful Soup库来创建一个解析器soup，然后可以根据HTML结构进行数据提取。通过map()函数，将待解析的网页HTML列表htmls传递给进程池中的进程，从而高效地进行解析。最终，我可以获得每个网页解析的结果。
把宝藏带回家：存储到数据库
为了安全地保存这些宝贵的数据珍珠，我决定将它们存储到数据库中。在这个过程中，我选择了MySQL作为我的”数据宝库”。
“`python import mysql.connector def save_data(data): # 将数据存储到MySQL数据库 pass if __name__ == “__main__”: data = […] # 待存储的数据列表
db = mysql.connector.connect( host=”localhost”, user=”username”, password=”password”, database=”database” ) cursor = db.cursor()
for d in data: save_data(d) # 将数据存储到数据库
cursor.close() db.close() “`
通过使用mysql.connector库，我可以连接到MySQL数据库，并创建一个游标cursor来执行SQL语句。然后，我遍历数据列表data，并使用save_data()函数将数据存储到数据库中。
见证奇迹的时刻：爬虫旅程的终点
终于，经过漫长而充实的爬虫旅程，我成功地解决了并发爬取和数据存储的难题。从这个经历中，我领悟到了坚持不懈和持续学习的重要性。尽管路途曲折，但最终见证了自己的成长与奇迹。
这次爬虫之旅，让我深深意识到Python的强大与多样性。它如同一枚万能的钥匙，打开了信息世界的大门，也为我的技术之路绘制了更加广阔的蓝图。
愿我们每个人都能勇敢地探索未知的领域，用智慧和激情创造属于自己的精彩故事！
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