python正则+多线程(代理）+线程池+协程

正则表达式

常用元字符

. 匹配除换行符以外的任意字符

\w 匹配字幕或数字或下划线

\s 匹配任意空白字符

\d 匹配数字

\n 匹配一个换行符

\t 匹配一个制表符

^	匹配字符串的开始 # 开发常用
$	匹配字符串的结尾

\W 匹配非字母或数字或下划线

\D 匹配非数字

\S 匹配非空白符

a|b 匹配字符a或b

() 匹配括号内的表达式，也表示一个组

[…] 匹配字符组中的字符

[^…] 匹配除字符组中字符的所有字符，**[ ]中的^**表示“非”

量词

* 	 重复0次或更多次
+ 	 重复1次或更多次
? 	 重复0次或1次
{n}	 重复n次
{n,} 重复n次或更多次
{n,m}重复n到m次

贪婪匹配，爬虫常用

.*	 贪婪匹配
.*?	 惰性匹配，尽可能间隔少的匹配

python-re

import re
# findall：匹配字符串中所有正则内容
lst = re.findall(r"\d+", "我的电话是10086，我孩子的电话是10010")
print(lst)
['10086', '10010']

# finditer:匹配字符串中所有的内容【返回是迭代器】,从迭代器中拿到内容需要.group()
# 最常用，效率高
it = re.finditer(r"\d+", "我的电话是10086，我孩子的电话是10010")
for i in it:print(i.group())10086
10010

# search:返回的是match对象，拿数据需要.group()
# 找到一个结果就返回，不找了
# 常用
s = re.search(r"\d+", "我的电话是10086，我孩子的电话是10010")
print(s.group())10086

# match:从头匹配，拿数据需要.group()
s = re.match(r"\d+", "10000我的电话是10086，我孩子的电话是10010")
print(s.group())10000

# 预加载正则，后面没有r''
obj = re.compile(r"\d+")
ret = obj.finditer("我的电话是10086，我孩子的电话是10010")
for j in ret:print(j.group())
# 可以反复用
bhq = obj.findall("疑是银河落九天，为啥不还10000000")
print(bhq)10086
10010
['10000000']

s = """
<div class='red'><span id='1'>西游记</span></div>
<div class='green'><span id='2'>三国演义</span></div>
<div class='blue'><span id='3'>水浒</span></div>
<div class='yellow'><span id='4'>红楼666</span></div>
"""
obj = re.compile(r"<div class='.*?'><span id='\d+'>.*?</span></div>", re.S)
obj2 = re.compile(r"<div class='.*?'><span id='\d+'>(?P<wahaha>.*?)</span></div>", re.S)# re.S  让.能匹配换行符
# (?P<分组名字>正则)  可以从正则匹配的内容中提取一部分
result = obj2.finditer(s)
for it in result:print(it.group("wahaha"))

代理

# 设置代理
proxies = {"https": "https://210.60.8.83:3129"
}
# 添加代理
resp = requests.get("https://www.baidu.com", proxies =proxies)
resp.encoding = 'utf-8'
print(resp.text)

多线程

进程 - 资源单位

线程 - 执行单位

每个进程里至少一个线程，启动一个程序，默认都有一个主线程

方法一：

from threading import Threaddef func():for i in range(1000):print("func", i)if __name__ == '__main__':t = Thread(target=func)  # 目标线程t.start()  # 多线程状态为开始工作状态，具体执行时间由cpu决定for i in range(1000):print("main", i)# 传参
def func(name):for i in range(1000):print(name, i)
if __name__ == '__main__':t = Thread(target=func, args=("周杰伦",))  # 目标线程,,args参数必须是 元组 传参t.start()  # 多线程状态为开始工作状态，具体执行时间由cpu决定for i in range(1000):print("main", i)

方法二：

# 传参时，定义构造函数，def __init__(self):
class myThread(Thread):def run(self):for i in range(1000): # 固定的 - > 当线程被执行的时候，被执行的就是run()print("子线程", i)if __name__ == '__main__':t = myThread()# t.run() # 此为方法的调用 - >仍然单线程进行t.start()  # 开启线程for i in range(1000):print("主线程", i)

# 多进程使用，创建多进程资源远远大于多线程
# 写法跟线程一模一样，降低开发者记忆成本，资源使用完全不一样from multiprocessing import Process 
def func():for i in range(1000):print("func", i)if __name__ == '__main__':p = Process(target=func)  # 目标线程p.start()  # 多线程状态为开始工作状态，具体执行时间由cpu决定for i in range(1000):print("main", i)

线程池

一般思路，先写单个实现，然后放到线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutordef func(name):for i in range(1000):print(name, i)if __name__ == '__main__':# 创建线程池with ThreadPoolExecutor(50) as t:for i in range(100):# t.submit(func, name=f"线程-{i}")t.submit(func, name="changjiang")# 等待线程池中的任务全部执行完毕，才能继续执行(守护)print(123)

协程

当程序处于IO操作时，线程都会处于阻塞状态，cpu不为我工作

例如：input()，sleep() ，request.get()，等等

协程：当程序预见IO操作时，可以选择切换到其他任务上，为我工作！把cpu绑在我的程序上

在微观上，是一个任务一个任务的进行切换，切换条件一般就是IO操作

在宏观上，我们能看到其实是多个任务一起执行，多任务异步操作

# @desc : 写爬虫的模板，协程应用,效率极高，相当于单线程import asyncioasync  def download(url):print("准备开始下载")await asyncio.sleep(2)  # 网络请求; # requests.get() 是不行的print("下载完成")async def main():urls = ["http://www.baidu/com","http://www.bilibili.com","http://www.163.com"]tasks = []for url in urls:# d = download(url) # python3.11之后会被干掉d = asyncio.create_task(download(url))  # python3.8之后的写法tasks.append(d)await asyncio.wait(tasks)if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())