本文介绍: 之前看过一篇文章,主要阐述的就是多种语言混合编写爬虫程序结合各种语言自身优势写一个爬虫代码是否行得通?觉得挺有意思的,带着这样的问题,我尝试利用我毕生所学写了一段C++和python混合爬虫程序,目前运行起来问题不大,后期继续优化代码

之前看过一篇文章,主要阐述的就是多种语言混合编写爬虫程序结合各种语言自身优势写一个爬虫代码是否行得通?觉得挺有意思的,带着这样的问题,我尝试利用我毕生所学写了一段C++和python混合爬虫程序,目前运行起来问题不大,后期继续优化代码

在这里插入图片描述

我们知道,当涉及到数据抓取时,C++和Python都是非常强大的工具。C++通常用于处理底层数据操作算法,而Python则更适合用于快速开发数据处理。在实际的数据抓取任务中,可以利用C++来进行高性能网络通信数据处理然后数据传递给Python进行进一步处理分析

以下是一个简单示例展示如何使用C++和Python混合进行数抓取

首先,使用C++编写一个简单网络请求数据处理模块

#include <iostream>
#include <curl/curl.h>

size_t write_data(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, std::string *data) {
    data->append((char*)ptr, size * nmemb);
    return size * nmemb;
}

int main() {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
    std::string data;

    curl = curl_easy_init();
    if (curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "https://example.com/api/data");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, write_data);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &data);
        res = curl_easy_perform(curl);
        curl_easy_cleanup(curl);

        // 将数据传递给Python进行进一步处理
        std::cout << data << std::endl;
    }

    return 0;
}

接下来使用Python编写一个简单数据处理模块可以使用requests库进行数据的进一步处理分析

import requests

def process_data(data):
    # 在这里进行数据处理分析
    print("Processing data:", data)

if __name__ == "__main__":
    # 从C++模块获取数据
    data_from_cpp = "data from C++"

    # 进行数据处理
    process_data(data_from_cpp)

在这个示例中,C++模块负责进行网络请求数据的抓取,然后获取数据传递给Python模块进行进一步处理和分析。这种混合使用C++和Python的方式可以分发挥两者的优势,实现高效的数据抓取和处理

其实从我们学习爬虫以来就知道,Python本身就是C++混编经典应用。Python他是一种脚本语言密集运算熟读比C快上好几百倍。py爬虫程序大多数都是在C语言写的python扩展库下运行。所以python和C语言混合编程是跑的通的。

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44617651/article/details/134660727

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