python 抓取百度搜索结果的快照排名信息

初学python  做了个多进程的小爬虫,发现这个多进程下的运行结果和单进程的耗时基本一致，估计跟网络的带宽影响很大。只是简单的打印出了排名，真时链接和标题都没做。代码写的不怎么好~~ 

# -*- coding:utf-8 -*-  
import urllib2
import urllib
import re
import pyquery
import random
import multiprocessing
import os
import math

# 获取url html数据
def getUrlHtml(url):
	if not url:
		return False
	# url = 'http://www.baidu45465.com'
	# httpHandler  = urllib2.HTTPHandler(debuglevel=1)
	# httpsHandler = urllib2.HTTPSHandler(debuglevel=1)
	# opener = urllib2.build_opener(httpHandler,httpsHandler)
	# urllib2.install_opener(opener)
	headers  = {}
	headers['User-Agent']  = "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)"
	headers['Referer']     = "http://www.baidu.com"
	request  = urllib2.Request(url,None,headers)
	response = urllib2.urlopen(request,timeout=5)
	return response.read()

#解析html
def htmlParse(html):
	doc=pyquery.PyQuery(html)
	div_f13_obj=doc('div.f13')
	if len(div_f13_obj)==False:
		return False
		# print '未匹配到class=f13 的div'
		# exit()

	snapshot_data = []
	for i in div_f13_obj:
		a_obj=pyquery.PyQuery(i).find('a.m')
		if len(a_obj)!=2:
			continue
		#获取href
		snapshot_url 	 =	urllib.unquote(a_obj.attr('href'))
		#字符串分割
		snapshot_url_list=	snapshot_url.split('&')
		t_list = []
		for i in range(len(snapshot_url_list)):
			if i==0:
				t_list.append(['cache_url',snapshot_url+'&fast=y'])
			else:
				t_list.append(snapshot_url_list[i].split('=')) 

		snapshot_data.append(dict(t_list))

	del div_f13_obj
	del doc
	return snapshot_data



# 实现步骤
def main(start_num=0,end_num=75):
	ip_data=('220.181.112.244',
		 	'180.149.132.47',
			'220.181.57.217',
			'220.181.111.188',
			'61.135.169.121')
	if not isinstance(start_num,int):
		print '开始位置参数必须为数字！'
		exit();
	elif not isinstance(end_num,int):
		print '结束位置参数必须位数字'
		exit()
	elif start_num>end_num:
		print '起始位置不能大于结束位置'
		exit()

	url_list = []
	for i in range(start_num,end_num):
		url =  ("http://%s/s?ie=utf-8&f=8&rsv_idx=1&tn=baidu&wd=php函数&pn=%s&rsv_p"
				"q=9b313f3b00017589&rsv_t=53adpjNTUHrouLAVtoaoEgUJJhHTP2xU3B2JZUz7t7PJU1tg8ZY10"
				"W1Wd4g&rsv_enter=1&rsv_sug3=4&rsv_sug1=3&rsv_sug2=0&inputT=946&rsv_sug4=2421") % (ip_data[random.randint(0,len(ip_data)-1)],(i*10))
		url_list.append(url)

	#获取排名数据
	info_data = []
	for i in range(len(url_list)):
		html=getUrlHtml(url_list[i])
		if not html:
			print 'html 为空'
			continue
		# 解析排名
		page_info_data = htmlParse(html)
		if page_info_data:
			if info_data=='':
				info_data=page_info_data
			else:
				info_data =info_data+page_info_data
		else:
			print '未解析到html排名信息'
			continue

	for i in info_data:
		print i['p1']

if __name__ == '__main__':
	print '主线程ID %s.' % os.getpid()
	
	#设置最大页码
	baidu_page_count = 75.0
	# 一个进程最大页码
	pool_page_count = 20.0
	# 计算进程即将开启的数量
	pool_num=int(math.ceil(baidu_page_count/pool_page_count))
	# print pool_num
	# exit()
	#开启进程
	p=multiprocessing.Pool(pool_num)
	#每个进程执行数量
	run_num=int(math.ceil(baidu_page_count/pool_num))
	#临时标记
	last_run_num = 0
	for x in xrange(pool_num):
		s_num = 0
		e_num = 0
		if x==0:
			e_num = run_num
		else:
			end_page_num = run_num*x+run_num
			if end_page_num>baidu_page_count:
				s_num = last_run_num
				e_num = int(baidu_page_count)
			else:
				s_num = last_run_num
				e_num = end_page_num

		last_run_num = last_run_num+run_num
		# main(s_num,e_num)
		#开启进程
		p.apply_async(main(s_num,e_num),args=(x,))

	print '等待进程完成....'
	p.close()
	p.join()
	print '进程结束'