xiaolinBot(Twitter笑话集锦爬虫Bot) Step2-代码优化

Step2 - 代码优化

前文提要

  • xiaolinBot(Twitter笑话集锦爬虫Bot) Step0-概述
  • xiaolinBot(Twitter笑话集锦爬虫Bot) Step1-最简爬虫

简介

这篇我们简要的讨论一下代码优化,这里主要讨论两点

  1. 过程到函数
  2. 加入对media的处理
  3. PEP8

我们在Step1中的编码是面向过程的,这个不利于复用,所以我们简单的将我们前面的代码函数化,方便以后扩展及别人的调用

另外,Python代码最好符合PEP8规范,方便自己和别人阅读

编码

创建 utils/common.py

import os
import requests

PROXIES = None

HEADERS = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_10_1)'
                  ' AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                  'Chrome/38.0.2125.122 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,'
              'application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip,deflate,sdch',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8'
}


################################
#
# requests Operation
#
################################


def GetPage(url, proxies=PROXIES, headers=HEADERS):
    r = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
    assert r.status_code == 200
    return r.text


def GetMedia(
        url, proxies=PROXIES, headers=HEADERS, chunk_size=512,
        media_type='pic'):
    r = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers, stream=True)
    filename = 'download/' + media_type + '/' + os.path.basename(url)
    with open(filename, 'wb') as fd:
        for chunk in r.iter_content(chunk_size):
            fd.write(chunk)
    return filename

这里主要封装了两个方法: GetPage 与 GetMedia

GetPage: 传入页面url 获得 整个页面

GetMeida: 传入图片或者视频的url, 下载媒体文件到 download/pic 或者 download/video(主要为了后续支持百思不得姐的视频)

main.py 更改为:

# coding: utf-8

from pyquery import PyQuery as pq
from utils.common import GetMedia, GetPage

__author__ = 'BONFY CHEN <foreverbonfy@163.com>'


####################
#
# main function
#
####################

def qiushi():
    url = 'http://www.qiushibaike.com/'
    page = GetPage(url)
    d = pq(page)
    contents = d("div .article")
    for item in contents:
        i = pq(item)
        pic_url = i("div .thumb img").attr.src
        content = i("div .content").text()
        id = i.attr.id
        if pic_url:
            pic_path = GetMedia(pic_url)
            print('pic - {id}: {content} \\npic下载到{pic_path}'.format(
                id=id, content=content, pic_path=pic_path))
        else:
            print('text - {id}: {content}'.format(id=id, content=content))


def main():
    qiushi()


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果:

结果

PEP8

$ pip install pep8
$ pep8 xiaolinBot

然后如果有不符合规范的代码,会显示提示,然后去更改就行了

PEP8

完整代码

详情见 https://github.com/bonfy/xiaolinBot

欢迎关注一起交流

下一篇已发布: xiaolinBot(Twitter笑话集锦爬虫Bot) Step3-适配器

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,324评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,303评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,192评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,555评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,569评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,566评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,927评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,583评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,827评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,590评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,669评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,365评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,941评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,928评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,159评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,880评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,399评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容