python爬虫一万条数据多久(爬一万条数据需要多久)
python 爬虫自学要多久
一周或者一个月。
如果完全靠自己自学，又是从零基础开始学习Python的情况下，按照每个人的学习和理解能力的不同，我认为大致上需要半年到一年半左右的时间。
当然了，Python学习起来还是比较简单的，如果有其他编程语言经验，入门Python还是非常快的，花1-2个月左右的时间学完基础，就可以自己编写一些小的程序练练手了，5-6个月的时间就可以上手做项目了。
从一定程度上来说，一些零基础的初学者想要利用两个月的时间掌握好Python是不太可能的，学习完Python后想要应聘相对应的工作岗位，即便是选择最快的学习方式也是很难实现的，无法快速实现就业。
python爬虫一秒钟最快爬多少条数据
我见过3秒钟喝完一“瓶”啤酒的人，也见过一小时才喝完一“杯”啤酒的人；
我见过一口吃完像巴掌大的面包的人，也见过几天才吃完像手指头大的面包；
——————我是一条可爱的分割线——————
回到正题：
爬虫能爬多少，能爬多快。取决于算法和网速。当然，说白了还是和工程师自己的实力有关。
# 好的爬虫一秒可以爬上万条数据，
# 有的爬虫一天只能爬一条。
print “人生苦短，python当歌”
python爬虫爬取只显示10个
一个借口几万条数据但是只返回十条_爬虫实践之爬取10000条菜谱数据
2020-12-03 06:37:24
weixin_39990029
码龄5年
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爬虫实践之XX行代码爬取10000菜谱数据
什么是爬虫
爬虫：又叫做 网络蜘蛛，是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
点击这里了解Python爬虫介绍
如何合法地爬虫
有些网站不允许网络爬虫，或是对可爬取的内容做了限制，一个网站的爬虫协议可通过访问该网站的robots.txt文件获得
以豆瓣网为例
访问该网址()，可了解到豆瓣的爬虫协议如下
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可以看到，豆瓣对于不同的访问者有不同的访问限制，其中对于用户名为 Wandoujia Spider的访问者，豆瓣不允许访问。
我用到的菜谱网站对爬虫无限制，所以爬虫是合法的。
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本篇特色
连续爬取10000个网页
引入第三方库
import requests #发送请求
import re #正则表达式，用于提取网页数据
import winsound #提醒程序运行结束
import time #计算程序运行时间
如果没有安装这些第三方库，可以在命令提示符中输入如下代码，进行下载
pip install requests,re,winsound,time
爬虫的三个步骤
获取要爬取的所有网页的网址
提取网页内容中的有用信息
信息导出
每个步骤对应一个函数
Step_1 获取要爬取的所有网页的网址
首先我们打开该网址，查看它的源代码
0f0eb8b89c9bf17460bca4d47f017bab.png
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网页源代码
观察发现每道菜对应的网址在这个目录下
9d729b843df3a746d70ea7af31a1d962.png
用正则表达式获得该网址，写入列表中
由于每一个网页只有十道菜，点击下一页后发现网页的变化规律为换页时网址只有数字改变
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可以看到最多有1000页，也就是有10000道菜
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使用循环，将每一页的菜对应的网址都写入列表，每一次写入时写入一行列表，多次写入后，形成一个二维的列表，前两页的菜谱网址在二维列表中显示如下：
31e3755dc8b45ec6f4dac3c05f261539.png
代码如下
all_url = [] #创建一个数组用于存储网页地址
def get_all_url(n): #这个函数用于获得网页中的菜的全部网址
if(n==1):
url = ""
else:
url=''%n #%s相当于C语言中的%s，表示格式化一个对象为字符，同理%d表示格式化一个对象为整数
headers = {"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36" }
response = requests.get(url,headers=headers) #访问网页
response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式
pattern = re.compile(r'a target="_blank" href="([a-zA-z]+://[^s]*)"', re.S)
#正则表达式提取网页中的网址，re.S表示在整个文本中进行匹配，如果不加re.S，将只在一行进行匹配
result = pattern.findall(response.text) #获取的网页结果存储到result里
all_url.append(result[0:10])#由于每页只有十道菜，result中只有前十条对应的是菜的网址，故我们只添加前十条
return all_url #作为返回值返回这个列表
关于headers的说明
在使用python爬虫爬取数据的时候，经常会遇到一些网站的反爬虫措施，一般就是针对于headers中的User-Agent，如果没有对headers进行设置，User-Agent会声明自己是python脚本,而如果网站有反爬虫的想法的话，必然会拒绝这样的连接。而修改headers可以将自己的爬虫脚本伪装成浏览器的正常访问，来避免这一问题。 点击这里了解详情
关于编码格式utf-8 的说明
utf-8，可以编码中文，大部分python编译器都默认编码方式为utf-8 点击这里了解详情
Step_2 提取网页中的有用信息
打开一道菜的网址，查看源代码，寻找我们需要的信息在哪里，然后用正则表达式获取，流程与上个函数获取网址相同
主辅料信息在这里
c0ddfd3110775bb8b71759f6927f26d4.png
特征信息在这里（包括做法和口味）
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def get_info(resp,output):
name_pattern = re.compile(r'h1(.*)/h1')# 正则表达式获取菜名信息
food_pattern = re.compile(r'span class="t"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/a/div')# 正则表达式获得主料信息
fixing_pattern = re.compile(r'div class="c_mtr_li"span class="t1"(.*)/spanspan class="a"(.*)/span/div') # 正则表达式获得辅料信息
fearture1_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs2"div class="i"/div(.)/div')# 正则表达式获得特征_1
fearture2_pattern = re.compile(r'div class="cpargs cpargs3"div class="i"/div(.*)/div')# 正则表达式获得特征_2
name = name_pattern.findall(resp.text) # 提取菜名信息
food = food_pattern.findall(resp.text)# 提取主料信息
fixing = fixing_pattern.findall(resp.text)#提取辅料信息
fearture1 = fearture1_pattern.findall(resp.text) #提取特征_1
fearture2 = fearture2_pattern.findall(resp.text)#提取特征_2
output.write(str(name))#将菜名写入output文件，write函数不能写int类型的参数，所以使用str()转化
output.write('t')#进入下一个单元格
output.write(str(fearture1))#将特征_1写入output文件
output.write('t')#进入下一个单元格
output.write(str(fearture2))#将特征_2写入output文件
output.write('t')#进入下一个单元格
for i in range(len(food)):
for j in range(len(food[i])):
output.write(str(food[i][j])) #写入主料
output.write('t')
if(len(food)11):
output.write('t'*2*(11-len(food))) #每道菜的主料数目不同，该行代码可使表格内容对齐
for i in range(len(fixing)):
for j in range(len(fixing[i])):
output.write(str(fixing[i][j])) #写入辅料
output.write('t')
output.write('n') #换行
Step_3 信息导出
def spider():
output = open('E:programingpython苏菜_2.xls','w',encoding='utf-8')#创建一个excel文件，编码格式为utf-8
output.write('名称t做法t特色t主料')#写入标题栏
output.write('t'*22)#使内容对齐
output.write('辅料n')#写入标题栏
for i in range(len(all_url)):
for j in range(len(all_url[i])):
url2=all_url[i][j]
response = requests.get(url2)#逐个访问网页，获得数据
response.encoding = "utf-8" #设置接收编码格式
get_info(response,output)#处理数据，提取信息
output.close()#关闭文件
主函数
time_start = time.time()#记录程序开始时间
for i in range(1,2):#逐页获取菜谱网页信息
get_all_url(i)
spider()#进行提取处理并导出
duration = 1000#提示音时长，1000毫秒 = 1秒
freq = 440 #提示音频率
time_end=time.time()#记录程序结束时间
print('totally cost',time_end-time_start)#打印程序运行时间
winsound.Beep(freq,duration*10) #响铃提示程序结束
经实验，爬取10000条代码需要用时3453秒左右
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最后获得的数据如下
97a8662cf048844850658aef841e04c3.png
写在后面
我是一个C语言上不了80的小白，全靠某度和某歌东拼西凑我的这个程序，在代码风格与写作等方面存在不可避免地会有一些错误和不足的地方，希望大家多多与我交流，多多批评指教我。
10000条数据python需要跑多久
一万条什么样的数据需要怎样的处理？数据的大小和处理过程复杂度都会影响处理时间