Python学习之三: 编译二进制

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python学习之三: 编译二进制相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Python学习之三: 编译二进制

摘要

每次使用python 执行py文件其实是比较麻烦的
主要是还得安装python的虚拟机,以及安装对应的pip包. 
感觉比较繁杂
理论上最快捷的方式是编译成 二进制直接运行. 
所以这里主要是说一下通过pycharm和linux机器进行二进制编译的过程

Pycharm的安装过程

右上角点击设置
添加project里面的配置文件

点击 + 新增 pyinstaller 的组建. 
安装完成.

Pycharm的编译过程

1. 在pycharm的下侧工具栏 打开 Terminal 命令航工具栏
2. 执行命令为: pyinstaller -F ./dbcompare.py
3. 根据文件大小,大约会耗时1min 左右, 会在project下的dist 目录形成一个exe文件. 
4. 将dist目录下的文件挪到到跟配置文件相同的配置(如果使用了相对路径没有使用绝对路径的话)
5. 打开cmd 在命令行内执行 ./dbcompare.exe 结果如下:

D:\\pythonProjects>dbcompare.exe
DB01
User Code is Same
DB02
User Code is Same
DB03
User Code is not Same

Linux下的处理

安装python等工具
yum install python3 -y
验证版本
python3 --version
pip3 --version

设置国内pip源:
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装需要的包
pip3 install datetime jaydebeapi configparser pyinstaller

复制project文件到Linux机器上面

移动到指定路径 比如

cd /pythonproject
执行命令
pipinstaller -F dbcompare.py

如果编译两次的话 速度会非常快. 

在linux 下面执行会比较方便快捷

[root@testcenterxc01 pythonProjects]# ./dbcompare
DB01
User Code is Same
DB02
User Code is Same
DB03
User Code is not Same

python学习之三 scrapy框架

什么是scrapy？

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，简单的理解它既是一个强大的爬虫框架

为什么要用这个框架？

因为它的功能强大：

- 应用twisted，下载页面，实现并发效果
- HTML解析对象，自带lxml
- 可以设置代理
- 可以设置延迟下载
- 可以自定义去重
- 可以设置深度优先，广度优先

-可以与redis，实现分布式爬虫

 

安装：

Linux:
pip3 install scrapy

Windows:

下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

下载到文件：Twisted-17.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl   cp是指python解释器版本 后面的64是指64位win系统 下载合适的版本

然后安装：pip install Twisted-17.5.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

接下来还有2个pip
pip install scrapy 
pip install pypiwin32

 

它的框架图如下 ：

技术分享图片




怎么创建一个爬虫？

- 创建爬虫项目
scrapy startproject sp2（sp2是项目名称）

进入项目并创建爬虫
cd sp2
scrapy genspider chouti chouti.com  （chouti是爬虫名字，chouti.com是爬虫的爬取限定的域名）
运行爬虫
scrapy crawl chouti（chouti为爬虫名字）

一般我们不看log就用：

scrapy crawl chouti --nolog

项目框架图：

技术分享图片

其中‘设置起始URL.py’不是必需的。

scrapy.cfg是个简单的配置文件。

settings是详细的配置文件

item和pipelines是用来做格式化，序列化的

middlewares是用来写中间件的

文件夹spiders中存放的是爬虫文件 ，用于解析数据，写回调函数等，通过2个yield来向调配器与pipelines传数据

以上就是一个最简单的scrapy框架下的爬虫

 

示例：

以下就是一个爬取校花网上的美女图片的实例，来感受一个简单的scrapy爬虫的运行流程：

1 在spide文件夹中的爬虫文件xiaohuar中的代码

技术分享图片 
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.selector import Selector
from scrapy.http import Request
# import requests
# import urllib.request


class XiaohuarSpider(scrapy.Spider):
    name = ‘xiaohuar‘
    allowed_domains = [‘xiaohuar.com‘]
    start_urls = [‘http://www.xiaohuar.com/hua/‘]

    def parse(self, response):
        pass
        hxs = Selector(response=response)  # 和BeautifulSoup比起来 不用.text就当作参数
        girl_list = hxs.xpath(‘//*[@id="list_img"]/div/div[1]/div‘)  # 从浏览器中copy-copy XPath而来
        # //出现在最前表示从整个html开始找  否则表示从子孙中找
        # / 不能出现在最前 只能出现在中间表示从儿子中找   如果后面是@属性名或text()表示找属性值或文本
        # .// 和*// 出现在最前表示从当前的子孙中找 最前面是./ 或 */或  什么都不写 表示从当前的儿子中找
        # img_list = []
        count = 1
        for girl in girl_list:   # 这里确实取到了25个对象
            print(count)  # 这里打印了从1到 25 证明girl_list里面确实有25个对象 但是只下载了前10个url的图片 为什么？
            count += 1
            text = girl.xpath(‘div[1]/div[2]/span/a/text()‘).extract_first()  # 找到校花的简介
            # self.filename = text
            img = girl.xpath(‘div[1]/div[1]/a/img/@src‘).extract_first()
            # self.url = ‘http://www.xiaohuar.com‘ + img
            url = ‘http://www.xiaohuar.com‘ + img

            img_path = r‘F:爬虫\\%s.jpg‘ % text
            # res = request.get(url).content
            # urllib.request.urlretrieve(url,img_path)

            # img_list.append(url)
            # print(text,img)
            from ..items import Sp1Item
            # # yield Sp1Item(url=img_url, text=self.filename)
            yield Sp1Item(url=url, text=img_path)

        result = hxs.xpath(‘//*[@id="page"]/div/a/@href‘)
        # print(result)
        # print(result.extract_first())
        # print(result.extract())

        # yield Item(xxxx)  # 先去item.py再去piplines.py去进行持久化   这里是伪代码

        # 递归
        result = result.extract()  # 果然 这里要转成字符串组成的列表后面的代码也能正确执行 视频中老师疏忽了 但是怎么执行的搞不清楚 怎么递归的流程不清楚
        for url1 in result:  # 事实证明如果result是个对象不是列表的话  此代码和下行代码无效
            # print(url)
            yield Request(url=url1,callback=self.parse)   # url赋值给第9行的start_urls  再回到parse重新执行
View Code

主要分为解析和2个yield

解析用的是模块

from scrapy.selector import Selector

2个yield分别用来做持久化 和 循环爬取起来页的图片

接下来是item和pipelines中的代码

技术分享图片 
import scrapy


class Sp1Item(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    # image_urls = scrapy.Field()
    # images = scrapy.Field()
    # image_path = scrapy.Field()
    # pass
    url = scrapy.Field()
    text = scrapy.Field()
    # print(url)
    # print(text)
View Code
技术分享图片 
# import urllib.request
# import requests
class Sp1Pipeline(object):

    def __init__(self):
        self.f = None
        # self.res = None
        pass
    def process_item(self, item, spider):
        import requests
        from scrapy.http import Request
        res = Request(item[‘url‘])
        self.f = open(r‘F:爬虫\\%s.jpg‘ % item[‘text‘],‘wb‘)
        self.f.write(res.body)
        self.f.close()
        print(item)
        # # if spider.name == ‘xiaohuarvideo‘:
        # vname = r‘F:爬虫video\\%s.mp4‘ % item[‘url‘]
        # # urllib.request.urlretrieve(item[‘url‘],vname)
        # res = requests.get(item[‘url‘])
        # with open(vname,‘wb‘) as f:
        #     f.write(res.content)
        # print(‘%s下载完成‘ % item[‘url‘])
        # pass
        return item

    def open_spider(self,spider):
        """
        爬虫开始执行时，调用
        :param spider:
        :return:
        """
        print(‘爬虫开始‘)
        # self.f = open(‘%s.jpg‘ % name,‘wb‘)

    def close_spider(self, spider):
        """
        爬虫关闭时，被调用
        :param spider:
        :return:
        """
        print(‘爬虫结束‘)
        # self.f.close()
View Code

当然 配置文件settings中也要设置一下

技术分享图片 
# 设置爬取的递归深度
DEPTH_LIMIT = 1
# Crawl responsibly by identifying yourself (and your website) on the user-agent
#USER_AGENT = ‘sp1 (+http://www.yourdomain.com)‘

# 是否遵守爬虫协议
# Obey robots.txt rules
# ROBOTSTXT_OBEY = True
ROBOTSTXT_OBEY = False

# Configure maximum concurrent requests performed by Scrapy (default: 16)
#CONCURRENT_REQUESTS = 32

# Configure a delay for requests for the same website (default: 0)
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/settings.html#download-delay
# See also autothrottle settings and docs
# 延迟下载秒数
#DOWNLOAD_DELAY = 3
# The download delay setting will honor only one of:
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 16
#CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP = 16

# Disable cookies (enabled by default)
#COOKIES_ENABLED = False

# Disable Telnet Console (enabled by default)
#TELNETCONSOLE_ENABLED = False

# Override the default request headers:
#DEFAULT_REQUEST_HEADERS = {
#   ‘Accept‘: ‘text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8‘,
#   ‘Accept-Language‘: ‘en‘,
#}

# Enable or disable spider middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/spider-middleware.html
# SPIDER_MIDDLEWARES = {
#    ‘sp1.middlewares.Sp1SpiderMiddleware‘: 543,
# }

# Enable or disable downloader middlewares
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/downloader-middleware.html
#DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
#    ‘sp1.middlewares.Sp1DownloaderMiddleware‘: 543,
#}

# Enable or disable extensions
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/extensions.html
#EXTENSIONS = {
#    ‘scrapy.extensions.telnet.TelnetConsole‘: None,
#}

# Configure item pipelines
# See https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html
# 设置持久化文件路径及其优先级，一般是从0到1000，数字越小越优先
ITEM_PIPELINES = {
‘sp1.pipelines.Sp1Pipeline‘: 300
}
View Code

最后 爬下来了1000多个漂亮小姐姐（虽然其实都比我年轻）的图片啦

技术分享图片

 

当然，scrapy还有很多高级功能，示例中只是很基础的scrapy爬虫哦

 

学习心得：

scrapy框架是爬虫中的最主流的框架，通过对这些天的学习 。让我感受到了框架的必要性：

它太强大了 ，让我们尤其是弱鸡编程爱好者也能做出一个看起来效能不错，五脏俱全的小爬虫。

框架的学习与使用让我体验了什么叫做优秀的代码，比如高可扩展性，知道了配置文件的存在必要性。只要在配置文件中根据自己的实际需要小小的修改下，就能达到另外的效果

。当然，中间件和信号等更加强大，这有待我再去学习啊。最后再说一句：人生苦短，我用Python！

 




















以上是关于Python学习之三: 编译二进制的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

python 学习之数据类型

Python学习之三对象和类型&&运算符

uboot学习之二----主Makefile学习之三----静默编译

Java学习之位运算（操作）总结

Python 学习之《Learn Python3 The Hard Way 》第三部分学习笔记

Python 学习之第五天