p2psearcher服务器正在连接

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什么是P2PSearcher?

P2PSearcher是一个基于Python的网络爬虫框架，它可以帮助用户快速地构建自己的网络爬虫程序，P2PSearcher的核心思想是将爬虫任务分发给网络中的所有节点，每个节点负责处理一部分任务，从而实现高效的数据抓取，P2PSearcher支持多种数据源的抓取，包括网页、图片、视频等，同时还提供了丰富的API接口，方便用户进行二次开发。

如何使用P2PSearcher?

1、安装P2PSearcher

在使用P2PSearcher之前，首先需要在计算机上安装Python环境，通过pip工具安装P2PSearcher库：

pip install p2psearcher

2、编写爬虫程序

创建一个新的Python文件，my_crawler.py,然后在文件中导入所需的库，并编写爬虫程序：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from P2PSearcher.core.downloader import Downloader
from P2PSearcher.core.engine import Engine
from P2PSearcher.core.parser import Parser
from P2PSearcher.core.storage import Storage

接下来，定义一个下载器(Downloader)类，用于从网络上下载数据：

class MyDownloader(Downloader):
    def download(self, url):
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None

定义一个引擎(Engine)类，用于解析下载的数据：

class MyEngine(Engine):
    def parse(self, data):
        soup = BeautifulSoup(data, 'html.parser')
        links = soup.find_all('a')
        return [link.get('href') for link in links]

接着，定义一个存储(Storage)类，用于存储抓取到的数据：

class MyStorage(Storage):
    def __init__(self, file_path):
        self.file_path = file_path
        self.fp = open(self.file_path, 'w', encoding='utf-8')
    def save(self, data):
        self.fp.write(data + '
')
        self.fp.close()

实例化这些类，并运行爬虫程序：

downloader = MyDownloader()
engine = MyEngine()
storage = MyStorage('output.txt')
parser = Parser(downloader=downloader, engine=engine, storage=storage)
parser.start()

3、运行爬虫程序后，会在当前目录下生成一个名为output.txt的文件，其中包含了抓取到的数据，你可以使用文本编辑器打开这个文件，查看抓取到的内容。

常见问题与解答

Q: 如何设置多线程下载？

A: 在MyDownloader类中添加一个线程池参数，然后在实例化时传入线程池对象即可。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests as rqs
from bs4 import BeautifulSoup as bss
from P2PSearcher.core.downloader import Downloader as drwnldrvr_modle
from P2PSearcher.core.engine import Engine as enngine_modele
from P2PSearcher.core.parser import Parser as parser_modle
from P2PSearcher.core.storage import Storage as storage_modele
from concurrent.futures import as_completed as completets_modle;