以下是一个使用Python进行并行数据抓取和批量处理的示例代码:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from multiprocessing import Pool
# 并行数据抓取
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 提取所需数据
data = soup.find('div', {'class': 'data'}).text
return data
# 批量处理数据
def process_data(data):
# 执行一些数据处理操作
processed_data = data.upper()
return processed_data
# 主函数
if __name__ == '__main__':
# 定义要抓取的URL列表
urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://example.com/page3']
# 创建进程池
pool = Pool()
# 并行抓取数据
scraped_data = pool.map(scrape_data, urls)
# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()
# 批量处理数据
processed_data = [process_data(data) for data in scraped_data]
# 输出处理后的数据
print(processed_data)
在上面的代码中,首先定义了一个scrape_data
函数,用于抓取指定URL的数据。然后定义了一个process_data
函数,用于对抓取的数据进行批量处理。在主函数中,首先定义了要抓取的URL列表,然后创建了一个进程池Pool
来进行并行抓取数据。通过pool.map
方法,将抓取函数和URL列表传入进程池进行并行处理。待抓取完成后,关闭进程池并等待所有进程完成。最后,使用列表推导式对抓取的数据进行批量处理,并输出处理后的数据。
请注意,这只是一个示例,实际的应用可能需要根据具体情况进行调整和优化。
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