当前位置: 首页 > 编程笔记 >

python实现爬虫统计学校BBS男女比例之多线程爬虫(二)

洪黎昕
2023-03-14
本文向大家介绍python实现爬虫统计学校BBS男女比例之多线程爬虫(二),包括了python实现爬虫统计学校BBS男女比例之多线程爬虫(二)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

接着第一篇继续学习。

一、数据分类

正确数据:id、性别、活动时间三者都有

放在这个文件里file1 = 'ruisi\\correct%s-%s.txt' % (startNum, endNum)

数据格式为293001 男 2015-5-1 19:17

  • 没有时间:有id、有性别,无活动时间

放这个文件里file2 = 'ruisi\\errTime%s-%s.txt' % (startNum, endNum)

数据格式为2566 女 notime

  • 用户不存在:该id没有对应的用户

放这个文件里file3 = 'ruisi\\notexist%s-%s.txt' % (startNum, endNum)

数据格式为29005 notexist

  • 未知性别:有id,但是性别从网页上无法得知(经检查,这种情况也没有活动时间)

放这个文件里 file4 = 'ruisi\\unkownsex%s-%s.txt' % (startNum, endNum)

数据格式 221794 unkownsex

  • 网络错误:网断了,或者服务器故障,需要对这些id重新检查

放这个文件里 file5 = 'ruisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)

数据格式 271004 httperror

如何不间断得爬虫信息

  • 本项目有一个考虑:是不间断爬取信息,如果因为断网、BBS服务器故障啥的,我的爬虫程序就退出的话。那我们还得从间断的地方继续爬,或者更麻烦的是从头开始爬。
  • 所以,我采取的方法是,如果遇到故障,就把这些异常的id记录下来。等一次遍历之后,才对这些异常的id进行重新爬取性别。
  • 本文系列(一)给出了一个 getInfo(myurl, seWord),通过给定链接和给定正则表达式爬取信息。
  • 这个函数可以用来查看性别的最后活动时间信息。
  • 我们再定义一个安全的爬取函数,不会间断程序运行的,这儿用到try except异常处理。

这儿代码试了两次getInfo(myurl, seWord),如果第2次还是抛出异常了,就把这个id保存在file5里面
如果能获取到信息,就返回信息

file5 = 'ruisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
def safeGet(myid, myurl, seWord):
  try:
    return getInfo(myurl, seWord)
  except:
    try:
      return getInfo(myurl, seWord)
    except:
      httperrorfile = open(file5, 'a')
      info = '%d %s\n' % (myid, 'httperror')
      httperrorfile.write(info)
      httperrorfile.close()
      return 'httperror'

依次遍历,获取id从[1,300,000]的用户信息

我们定义一个函数,这儿的思路是获取sex和time,如果有sex,进而继续判断是否有time;如果没sex,判断是否这个用户不存在还是性别无法爬取。

其中要考虑到断网或者BBS服务器故障的情况。

url1 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s'
url2 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s&do=profile'
def searchWeb(idArr):
  for id in idArr:
    sexUrl = url1 % (id) #将%s替换为id
    timeUrl = url2 % (id)
    sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe)
    if not sex: #如果sexUrl里面找不到性别,在timeUrl再尝试找一下
      sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe)
    time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)

    #如果出现了httperror,需要重新爬取
    if (sex is 'httperror') or (time is 'httperror') :
      pass
    else:
      if sex:
        info = '%d %s' % (id, sex)
        if time:
          info = '%s %s\n' % (info, time)
          wfile = open(file1, 'a')
          wfile.write(info)
          wfile.close()
        else:
          info = '%s %s\n' % (info, 'notime')
          errtimefile = open(file2, 'a')
          errtimefile.write(info)
          errtimefile.close()
      else:
        #这儿是性别是None,然后确定一下是不是用户不存在
        #断网的时候加上这个,会导致4个重复httperror
        #可能用户的性别我们无法知道,他没有填写
        notexist = safeGet(id,sexUrl, notexistRe)
        if notexist is 'httperror':
          pass
        else:
          if notexist:
            notexistfile = open(file3, 'a')
            info = '%d %s\n' % (id, 'notexist')
            notexistfile.write(info)
            notexistfile.close()
          else:
            unkownsexfile = open(file4, 'a')
            info = '%d %s\n' % (id, 'unkownsex')
            unkownsexfile.write(info)
            unkownsexfile.close()

这儿后期检查发现了一个问题

 sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe)
 if not sex:
   sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe)
 time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)

这个代码如果断网的时候,调用了3次safeGet,每次调用都会往文本里面同一个id写多次httperror

251538 httperror
251538 httperror
251538 httperror
251538 httperror

多线程爬取信息?

数据统计可以用多线程,因为是独立的多个文本
1、Popen介绍

使用Popen可以自定义标准输入、标准输出和标准错误输出。我在SAP实习的时候,项目组在linux平台下经常使用Popen,可能是因为可以方便重定向输出。

下面这段代码借鉴了以前项目组的实现方法,Popen可以调用系统cmd命令。下面3个communicate()连在一起表示要等这3个线程都结束。

疑惑?
试验了一下,必须3个communicate()紧挨着才能保证3个线程同时开启,最后等待3个线程都结束。

p1=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s0),str(s1)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

p2=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s1),str(s2)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

p3=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s2),str(s3)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

p1.communicate()
p2.communicate()
p3.communicate()

2、定义一个单线程的爬虫

用法:python ruisi.py <startNum> <endNum>

这段代码就是爬取[startNum, endNum)信息,输出到相应的文本里。它是一个单线程的程序,若要实现多线程的话,在外部调用它的地方实现多线程。

# ruisi.py
# coding=utf-8
import urllib2, re, sys, threading, time,thread

# myurl as 指定链接
# seWord as 正则表达式,用unicode表示
# 返回根据正则表达式匹配的信息或者None
def getInfo(myurl, seWord):
  headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-US; rv:1.9.1.6) Gecko/20091201 Firefox/3.5.6'
  }
  req = urllib2.Request(
    url=myurl,
    headers=headers
  )
  time.sleep(0.3)
  response = urllib2.urlopen(req)
  html = response.read()
  html = unicode(html, 'utf-8')
  timeMatch = seWord.search(html)
  if timeMatch:
    s = timeMatch.groups()
    return s[0]
  else:
    return None

#尝试两次getInfo()
#第2次失败后,就把这个id标记为httperror
def safeGet(myid, myurl, seWord):
  try:
    return getInfo(myurl, seWord)
  except:
    try:
      return getInfo(myurl, seWord)
    except:
      httperrorfile = open(file5, 'a')
      info = '%d %s\n' % (myid, 'httperror')
      httperrorfile.write(info)
      httperrorfile.close()
      return 'httperror'


#输出一个 idArr 范围,比如[1,1001)
def searchWeb(idArr):
  for id in idArr:
    sexUrl = url1 % (id)
    timeUrl = url2 % (id)
    sex = safeGet(id,sexUrl, sexRe)
    if not sex:
      sex = safeGet(id,timeUrl, sexRe)
    time = safeGet(id,timeUrl, timeRe)

    if (sex is 'httperror') or (time is 'httperror') :
      pass
    else:
      if sex:
        info = '%d %s' % (id, sex)
        if time:
          info = '%s %s\n' % (info, time)
          wfile = open(file1, 'a')
          wfile.write(info)
          wfile.close()
        else:
          info = '%s %s\n' % (info, 'notime')
          errtimefile = open(file2, 'a')
          errtimefile.write(info)
          errtimefile.close()
      else:
        notexist = safeGet(id,sexUrl, notexistRe)
        if notexist is 'httperror':
          pass
        else:
          if notexist:
            notexistfile = open(file3, 'a')
            info = '%d %s\n' % (id, 'notexist')
            notexistfile.write(info)
            notexistfile.close()
          else:
            unkownsexfile = open(file4, 'a')
            info = '%d %s\n' % (id, 'unkownsex')
            unkownsexfile.write(info)
            unkownsexfile.close()

def main():
  reload(sys)
  sys.setdefaultencoding('utf-8')
  if len(sys.argv) != 3:
    print 'usage: python ruisi.py <startNum> <endNum>'
    sys.exit(-1)
  global sexRe,timeRe,notexistRe,url1,url2,file1,file2,file3,file4,startNum,endNum,file5
  startNum=int(sys.argv[1])
  endNum=int(sys.argv[2])
  sexRe = re.compile(u'em>\u6027\u522b</em>(.*?)</li')
  timeRe = re.compile(u'em>\u4e0a\u6b21\u6d3b\u52a8\u65f6\u95f4</em>(.*?)</li')
  notexistRe = re.compile(u'(p>)\u62b1\u6b49\uff0c\u60a8\u6307\u5b9a\u7684\u7528\u6237\u7a7a\u95f4\u4e0d\u5b58\u5728<')
  url1 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s'
  url2 = 'http://rs.xidian.edu.cn/home.php?mod=space&uid=%s&do=profile'
  file1 = '..\\newRuisi\\correct%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
  file2 = '..\\newRuisi\\errTime%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
  file3 = '..\\newRuisi\\notexist%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
  file4 = '..\\newRuisi\\unkownsex%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
  file5 = '..\\newRuisi\\httperror%s-%s.txt' % (startNum, endNum)
  searchWeb(xrange(startNum,endNum))
  # numThread = 10
  # searchWeb(xrange(endNum))
  # total = 0
  # for i in xrange(numThread):
  # data = xrange(1+i,endNum,numThread)
  #   total =+ len(data)
  #   t=threading.Thread(target=searchWeb,args=(data,))
  #   t.start()
  # print total

main()

多线程爬虫

代码

# coding=utf-8
from subprocess import Popen
import subprocess
import threading,time


startn = 1
endn = 300001
step =1000
total = (endn - startn + 1 ) /step
ISOTIMEFORMAT='%Y-%m-%d %X'

#hardcode 3 threads
#沒有深究3个线程好还是4或者更多个线程好
#输出格式化的年月日时分秒
#输出程序的耗时(以秒为单位)
for i in xrange(0,total,3):
  startNumber = startn + step * i
  startTime = time.clock()

  s0 = startNumber
  s1 = startNumber + step
  s2 = startNumber + step*2
  s3 = startNumber + step*3



  p1=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s0),str(s1)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

  p2=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s1),str(s2)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

  p3=Popen(['python', 'ruisi.py', str(s2),str(s3)],bufsize=10000, stdout=subprocess.PIPE)

  startftime ='[ '+ time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() ) + ' ] '

  print startftime + '%s - %s download start... ' %(s0, s1)
  print startftime + '%s - %s download start... ' %(s1, s2)
  print startftime + '%s - %s download start... ' %(s2, s3)

  p1.communicate()
  p2.communicate()
  p3.communicate()

  endftime = '[ '+ time.strftime( ISOTIMEFORMAT, time.localtime() ) + ' ] '
  print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s0, s1)
  print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s1, s2)
  print endftime + '%s - %s download end !!! ' %(s2, s3)

  endTime = time.clock()
  print "cost time " + str(endTime - startTime) + " s"
  time.sleep(5)

这儿是记录时间戳的日志:

"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py
[ 2015-11-23 11:31:15 ] 1 - 1001 download start... 
[ 2015-11-23 11:31:15 ] 1001 - 2001 download start... 
[ 2015-11-23 11:31:15 ] 2001 - 3001 download start... 
[ 2015-11-23 11:53:44 ] 1 - 1001 download end !!! 
[ 2015-11-23 11:53:44 ] 1001 - 2001 download end !!! 
[ 2015-11-23 11:53:44 ] 2001 - 3001 download end !!! 
cost time 1348.99480677 s
[ 2015-11-23 11:53:50 ] 3001 - 4001 download start... 
[ 2015-11-23 11:53:50 ] 4001 - 5001 download start... 
[ 2015-11-23 11:53:50 ] 5001 - 6001 download start... 
[ 2015-11-23 12:16:56 ] 3001 - 4001 download end !!! 
[ 2015-11-23 12:16:56 ] 4001 - 5001 download end !!! 
[ 2015-11-23 12:16:56 ] 5001 - 6001 download end !!! 
cost time 1386.06407734 s
[ 2015-11-23 12:17:01 ] 6001 - 7001 download start... 
[ 2015-11-23 12:17:01 ] 7001 - 8001 download start... 
[ 2015-11-23 12:17:01 ] 8001 - 9001 download start... 

上面是多线程的Log记录,从下面可以看出,1000个用户平均需要500s,一个id需要0.5s。500*300/3600 = 41.666666666667小时,大概需要两天的时间。
我们再试验一次单线程爬虫的耗时,记录如下:

"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py
1 - 1001 download start... 
1 - 1001 download end !!! 
cost time 1583.65911889 s
1001 - 2001 download start... 
1001 - 2001 download end !!! 
cost time 1342.46874278 s
2001 - 3001 download start... 
2001 - 3001 download end !!! 
cost time 1327.10885725 s
3001 - 4001 download start... 

我们发现一次线程爬取1000个用户耗时的时间也需要1500s,而多线程程序是3*1000个用户耗时1500s。

故多线程确实能比单线程省很多时间。

Note:
在getInfo(myurl, seWord)里有time.sleep(0.3)这样一段代码,是为了防止批判访问BBS,而被BBS拒绝访问。这个0.3s对于上文多线程和单线程的统计时间有影响。
最后附上原始的,没有带时间戳的记录。(加上时间戳,可以知道程序什么时候开始爬虫的,以应对线程卡死情况。)

"D:\Program Files\Python27\python.exe" E:/pythonProject/webCrawler/sum.py
1 - 1001 download start... 
1001 - 2001 download start... 
2001 - 3001 download start... 
1 - 1001 download end !!! 
1001 - 2001 download end !!! 
2001 - 3001 download end !!! 
cost time 1532.74102812 s
3001 - 4001 download start... 
4001 - 5001 download start... 
5001 - 6001 download start... 
3001 - 4001 download end !!! 
4001 - 5001 download end !!! 
5001 - 6001 download end !!! 
cost time 2652.01624951 s
6001 - 7001 download start... 
7001 - 8001 download start... 
8001 - 9001 download start... 
6001 - 7001 download end !!! 
7001 - 8001 download end !!! 
8001 - 9001 download end !!! 
cost time 1880.61513696 s
9001 - 10001 download start... 
10001 - 11001 download start... 
11001 - 12001 download start... 
9001 - 10001 download end !!! 
10001 - 11001 download end !!! 
11001 - 12001 download end !!! 
cost time 1634.40575553 s
12001 - 13001 download start... 
13001 - 14001 download start... 
14001 - 15001 download start... 
12001 - 13001 download end !!! 
13001 - 14001 download end !!! 
14001 - 15001 download end !!! 
cost time 1403.62795496 s
15001 - 16001 download start... 
16001 - 17001 download start... 
17001 - 18001 download start... 
15001 - 16001 download end !!! 
16001 - 17001 download end !!! 
17001 - 18001 download end !!! 
cost time 1271.42177906 s
18001 - 19001 download start... 
19001 - 20001 download start... 
20001 - 21001 download start... 
18001 - 19001 download end !!! 
19001 - 20001 download end !!! 
20001 - 21001 download end !!! 
cost time 1476.04122024 s
21001 - 22001 download start... 
22001 - 23001 download start... 
23001 - 24001 download start... 
21001 - 22001 download end !!! 
22001 - 23001 download end !!! 
23001 - 24001 download end !!! 
cost time 1431.37074164 s
24001 - 25001 download start... 
25001 - 26001 download start... 
26001 - 27001 download start... 
24001 - 25001 download end !!! 
25001 - 26001 download end !!! 
26001 - 27001 download end !!! 
cost time 1411.45186874 s
27001 - 28001 download start... 
28001 - 29001 download start... 
29001 - 30001 download start... 
27001 - 28001 download end !!! 
28001 - 29001 download end !!! 
29001 - 30001 download end !!! 
cost time 1396.88837788 s
30001 - 31001 download start... 
31001 - 32001 download start... 
32001 - 33001 download start... 
30001 - 31001 download end !!! 
31001 - 32001 download end !!! 
32001 - 33001 download end !!! 
cost time 1389.01316718 s
33001 - 34001 download start... 
34001 - 35001 download start... 
35001 - 36001 download start... 
33001 - 34001 download end !!! 
34001 - 35001 download end !!! 
35001 - 36001 download end !!! 
cost time 1318.16040825 s
36001 - 37001 download start... 
37001 - 38001 download start... 
38001 - 39001 download start... 
36001 - 37001 download end !!! 
37001 - 38001 download end !!! 
38001 - 39001 download end !!! 
cost time 1362.59222822 s
39001 - 40001 download start... 
40001 - 41001 download start... 
41001 - 42001 download start... 
39001 - 40001 download end !!! 
40001 - 41001 download end !!! 
41001 - 42001 download end !!! 
cost time 1253.62498539 s
42001 - 43001 download start... 
43001 - 44001 download start... 
44001 - 45001 download start... 
42001 - 43001 download end !!! 
43001 - 44001 download end !!! 
44001 - 45001 download end !!! 
cost time 1313.50461988 s
45001 - 46001 download start... 
46001 - 47001 download start... 
47001 - 48001 download start... 
45001 - 46001 download end !!! 
46001 - 47001 download end !!! 
47001 - 48001 download end !!! 
cost time 1322.32317331 s
48001 - 49001 download start... 
49001 - 50001 download start... 
50001 - 51001 download start... 
48001 - 49001 download end !!! 
49001 - 50001 download end !!! 
50001 - 51001 download end !!! 
cost time 1381.58027296 s
51001 - 52001 download start... 
52001 - 53001 download start... 
53001 - 54001 download start... 
51001 - 52001 download end !!! 
52001 - 53001 download end !!! 
53001 - 54001 download end !!! 
cost time 1357.78699459 s
54001 - 55001 download start... 
55001 - 56001 download start... 
56001 - 57001 download start... 
54001 - 55001 download end !!! 
55001 - 56001 download end !!! 
56001 - 57001 download end !!! 
cost time 1359.76377246 s
57001 - 58001 download start... 
58001 - 59001 download start... 
59001 - 60001 download start... 
57001 - 58001 download end !!! 
58001 - 59001 download end !!! 
59001 - 60001 download end !!! 
cost time 1335.47829775 s
60001 - 61001 download start... 
61001 - 62001 download start... 
62001 - 63001 download start... 
60001 - 61001 download end !!! 
61001 - 62001 download end !!! 
62001 - 63001 download end !!! 
cost time 1354.82727645 s
63001 - 64001 download start... 
64001 - 65001 download start... 
65001 - 66001 download start... 
63001 - 64001 download end !!! 
64001 - 65001 download end !!! 
65001 - 66001 download end !!! 
cost time 1260.54731607 s
66001 - 67001 download start... 
67001 - 68001 download start... 
68001 - 69001 download start... 
66001 - 67001 download end !!! 
67001 - 68001 download end !!! 
68001 - 69001 download end !!! 
cost time 1363.58255686 s
69001 - 70001 download start... 
70001 - 71001 download start... 
71001 - 72001 download start... 
69001 - 70001 download end !!! 
70001 - 71001 download end !!! 
71001 - 72001 download end !!! 
cost time 1354.17163074 s
72001 - 73001 download start... 
73001 - 74001 download start... 
74001 - 75001 download start... 
72001 - 73001 download end !!! 
73001 - 74001 download end !!! 
74001 - 75001 download end !!! 
cost time 1335.00425259 s
75001 - 76001 download start... 
76001 - 77001 download start... 
77001 - 78001 download start... 
75001 - 76001 download end !!! 
76001 - 77001 download end !!! 
77001 - 78001 download end !!! 
cost time 1360.44054978 s
78001 - 79001 download start... 
79001 - 80001 download start... 
80001 - 81001 download start... 
78001 - 79001 download end !!! 
79001 - 80001 download end !!! 
80001 - 81001 download end !!! 
cost time 1369.72662457 s
81001 - 82001 download start... 
82001 - 83001 download start... 
83001 - 84001 download start... 
81001 - 82001 download end !!! 
82001 - 83001 download end !!! 
83001 - 84001 download end !!! 
cost time 1369.95550676 s
84001 - 85001 download start... 
85001 - 86001 download start... 
86001 - 87001 download start... 
84001 - 85001 download end !!! 
85001 - 86001 download end !!! 
86001 - 87001 download end !!! 
cost time 1482.53886433 s
87001 - 88001 download start... 
88001 - 89001 download start... 
89001 - 90001 download start... 

以上就是关于python实现爬虫统计学校BBS男女比例的第二篇,重点介绍了多线程爬虫,希望对大家的学习有所帮助。

 类似资料:
  • 本文向大家介绍python实现爬虫统计学校BBS男女比例(一),包括了python实现爬虫统计学校BBS男女比例(一)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、项目需求 前言:BBS上每个id对应一个用户,他们注册时候会填写性别(男、女、保密三选一)。 经过检查,BBS注册用户的id对应1-300000,大概是30万的用户 笔者想用Python统计BBS上有多少注册用户,以及这些用户的性别分布

  • 主要内容:多线程使用流程,Queue队列模型,多线程爬虫案例网络爬虫程序是一种 IO 密集型程序,程序中涉及了很多网络 IO 以及本地磁盘 IO 操作,这些都会消耗大量的时间,从而降低程序的执行效率,而 Python 提供的多线程能够在一定程度上提升 IO 密集型程序的执行效率。 如果想学习 Python 多进程、多线程以及 Python GIL 全局解释器锁的相关知识,可参考《Python并发编程教程》。 多线程使用流程 Python 提供了两个支持多线

  • 本文向大家介绍python支持多线程的爬虫实例,包括了python支持多线程的爬虫实例的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 python是支持多线程的, 主要是通过thread和threading这两个模块来实现的,本文主要给大家分享python实现多线程网页爬虫 一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Th

  • 本文向大家介绍基python实现多线程网页爬虫,包括了基python实现多线程网页爬虫的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一般来说,使用线程有两种模式, 一种是创建线程要执行的函数, 把这个函数传递进Thread对象里,让它来执行. 另一种是直接从Thread继承,创建一个新的class,把线程执行的代码放到这个新的class里。 实现多线程网页爬虫,采用了多线程和锁机制,实现了广度优先算法

  • 本文向大家介绍JAVA 多线程爬虫实例详解,包括了JAVA 多线程爬虫实例详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 JAVA 多线程爬虫实例详解 前言 以前喜欢Python的爬虫是出于他的简洁,但到了后期需要更快,更大规模的爬虫的时候,我才渐渐意识到Java的强大。Java有一个很好的机制,就是多线程。而且Java的代码效率执行起来要比python快很多。这份博客主要用于记录我对多线程爬虫的实

  • 本文向大家介绍python实现爬虫下载美女图片,包括了python实现爬虫下载美女图片的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本次爬取的贴吧是百度的美女吧,给广大男同胞们一些激励 在爬取之前需要在浏览器先登录百度贴吧的帐号,各位也可以在代码中使用post提交或者加入cookie 爬行地址:http://tieba.baidu.com/f?kw=%E7%BE%8E%E5%A5%B3&ie=utf-