python res = requests.get(url)后，需要sleep，防止获取不到res，是否可以做到sleep自己监控到如果res了自动唤醒

可以使用Python中的异步编程库来实现这个功能，例如asyncio。在获取URL的请求后，可以使用asyncio.sleep()来等待一段时间，然后再次检查是否有响应。如果有响应，就可以跳出等待循环并继续执行后续代码。如果没有响应，则继续等待一段时间。这样可以避免在长时间等待时阻塞整个程序。

以下是一个使用asyncio的示例代码：

import asyncio
import requests

async def get_response(url):
    while True:
        res = requests.get(url)
        if res:
            break
        await asyncio.sleep(1)
    # continue with further processing of the response

asyncio.run(get_response('http://example.com'))

在这个例子中，我们定义了一个异步函数get_response()，它在循环中获取URL的响应。如果没有响应，它会使用asyncio.sleep()等待一秒钟，然后再次尝试获取响应。如果有响应，则跳出循环并继续执行后续代码。最后，我们使用asyncio.run()运行这个异步函数。

注意，使用异步编程需要理解协程和事件循环的概念。如果您不熟悉这些概念，请先学习异步编程的基础知识。

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帮我把一下代码设置一个合理请求头，并加入一个延时import requests import os from bs4 import BeautifulSoup class NovelDownloader: def __init__(self, root_url): self.root_url = root_url self.book_list = [] self.chapter_list = [] def get_url(self, url): while True: try: res = requests.get(url) if res.status_code == 200: print("页面获取成功！") return res.text else: print("页面返回异常！", res.status_code) except: print("页面获取错误！") def get_book_list(self): res = self.get_url(self.root_url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "name"}) for a in a_list: self.book_list.append(a["href"]) self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list] self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/') def get_chapter_list(self, url): res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"}) for a in a_list: self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", ""))) def get_content(self, chapter): url = self.root_url + chapter[0] print(url) book_name = chapter[0].split("/")[1] print(book_name) if not os.path.exists(book_name): os.mkdir(book_name) res = self.get_url(url) html = BeautifulSoup(res, "html.parser") content = html.find("div", {"id": "content"}).text print(content) path = os.path.join(book_name, chapter[1]) with open(path, "w", encoding="utf8") as f: f.write(content) def main(self): self.get_book_list() for book in self.book_list: self.get_chapter_list(book) for chapter in self.chapter_list: self.get_content(chapter) if __name__ == '__main__': root_url = "http://www.biquge5200.cc/" nd = NovelDownloader(root_url) nd.main()

好的，我可以帮你添加一个合理的请求头和延时。在 `get_url` 方法中，你可以添加一个请求头字典，来模拟浏览器发送请求。同时，在每次请求后添加一个时间延时，避免频繁请求被网站屏蔽。

修改后的代码如下所示：

import requests
import os
import time
from bs4 import BeautifulSoup

class NovelDownloader:
    def __init__(self, root_url):
        self.root_url = root_url
        self.book_list = []
        self.chapter_list = []
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
        } # 添加请求头

    def get_url(self, url):
        while True:
            try:
                res = requests.get(url, headers=self.headers)
                if res.status_code == 200:
                    print("页面获取成功！")
                    return res.text
                else:
                    print("页面返回异常！", res.status_code)
            except:
                print("页面获取错误！")
            time.sleep(1) # 添加延时

    def get_book_list(self):
        res = self.get_url(self.root_url)
        html = BeautifulSoup(res, "html.parser")
        a_list = html.find_all("a", {"class": "name"})
        for a in a_list:
            self.book_list.append(a["href"])
        self.book_list = [self.root_url + i for i in self.book_list]
        self.book_list.remove('http://www.biquge5200.cc/')

    def get_chapter_list(self, url):
        res = self.get_url(url)
        html = BeautifulSoup(res, "html.parser")
        a_list = html.find_all("a", {"class": "chapter"})
        for a in a_list:
            self.chapter_list.append((a["href"], a.text.replace("\n", "")))

    def get_content(self, chapter):
        url = self.root_url + chapter[0]
        print(url)
        book_name = chapter[0].split("/")[1]
        print(book_name)
        if not os.path.exists(book_name):
            os.mkdir(book_name)
        res = self.get_url(url)
        html = BeautifulSoup(res, "html.parser")
        content = html.find("div", {"id": "content"}).text
        print(content)
        path = os.path.join(book_name, chapter[1])
        with open(path, "w", encoding="utf8") as f:
            f.write(content)

    def main(self):
        self.get_book_list()
        for book in self.book_list:
            self.get_chapter_list(book)
        for chapter in self.chapter_list:
            self.get_content(chapter)

if __name__ == '__main__':
    root_url = "http://www.biquge5200.cc/"
    nd = NovelDownloader(root_url)
    nd.main()

这样就可以更好地模拟浏览器发送请求，避免被网站屏蔽。另外，可以根据需要调整延时时间，以达到更好的效果。

import os.path import random import time from multiprocessing import Pool import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36' } def get_img_src(page): ''' 抓取页面的图片的src :return: ''' for i in range(1, page+1): url = f'https://www.pkdoutu.com/photo/list/?page={i}' print(f'抓取{url}页数据') res = requests.get(url, headers=headers) res.encoding = res.apparent_encoding tree = etree.HTML(res.text) # 抓取图片 img_list = tree.xpath('//img[@referrerpolicy="no-referrer"]/@data-original') yield img_list def download_img(url): ''' 下载图片 :return: ''' time.sleep(random.uniform(0, 1)) img_res = requests.get(url, headers=headers) img_name = url.split('_')[-1] # 通过图片url进行拆分，拿到图片名称和后缀 path = 'img' # 判断路径是否存在，不存在则创建 if not os.path.exists(path): os.mkdir(path) # 写入到文件中 with open(os.path.join(path, img_name), 'wb') as f: f.write(img_res.content) if __name__ == '__main__': pool = Pool() # 通过生成器get_img_src返回图片列表 for url_list in get_img_src(2): for url in url_list: # 循环加入进程池 pool.apply_async(download_img, args=(url, )) pool.close() pool.join() print('over')

这是一个 Python 程序，主要用于从指定网站上抓取图片并下载到本地。程序使用了 multiprocessing 库中的进程池来实现多进程下载，加快了下载速度。其中，get_img_src 函数用于抓取指定页数的图片链接，download_img 函数用于下载指定链接的图片并保存到本地。主函数中使用了进程池来异步下载所有图片。

程序的具体实现步骤如下：

1. 导入所需的库，包括 os.path、random、time、multiprocessing 和 requests。

2. 定义抓取图片链接的函数 get_img_src，通过循环抓取指定页数的页面，并使用 lxml 库解析页面内容，抓取图片链接并返回。

3. 定义下载图片的函数 download_img，通过 requests 库下载指定链接的图片，并将图片保存到本地。

4. 在主函数中使用进程池来异步下载所有图片，具体实现如下：

a. 创建进程池 pool。

b. 通过生成器 get_img_src 返回图片链接列表，循环遍历每个链接。

c. 将 download_img 函数加入进程池，并传入图片链接作为参数。

d. 关闭进程池，并等待所有进程完成。

e. 打印下载完成提示信息。

该程序适用于需要大量下载图片的场景，可以通过调整进程池的大小和抓取的页数来适应不同的需求。