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基于python多线程多进程爬虫的maa作业站技能使用分析

news 来源：原创 2025/5/9 15:06:19

基于python多线程多进程爬虫的maa作业站技能使用分析

技能使用分析
在这里插入图片描述

多线程（8核）

import json
import multiprocessing
import requests
from multiprocessing.dummy import Pooldef maa(st):url = "https://prts.maa.plus/copilot/get/"m = 1out = {}for i in range(st[0], st[0] + st[1]):print(i, "运行进度:" + str(m) + "/" + str(st[1]))m += 1skills = requests.get(url=url + str(i)).json()if skills["status_code"] == 200:try:content = skills["data"]["content"]opers = json.loads(content)["opers"]for j in opers:if j["name"] not in out:out[j["name"]] = [0, 0, 0]if "skill" in j:out[j["name"]][j["skill"] - 1] += 1except:passelse:continueprint(out)return outstart = 20000
end = 46625
pn = multiprocessing.cpu_count()  # 线程数
selist = []
print(int((end - start) / pn))
for i in range(0, pn):selist.append([start + int((end - start) / pn) * i, int((end - start) / pn)])
print(selist)
# 创建线程池，调用下载函数
print(multiprocessing.cpu_count())
pool = Pool(pn)
re = pool.map(maa, selist)
# 关闭线程池
pool.close()
pool.join()
print(re)
addout = {}
for i in re:for j in i:if j not in addout:addout[j] = [0, 0, 0]addout[j][0] += i[j][0]addout[j][1] += i[j][1]addout[j][2] += i[j][2]
print(addout)
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(addout, f, ensure_ascii=False, indent=4)

json处理

import json
with open('data.json', 'r', encoding='utf-8') as file:data = json.load(file)
print(data)
out = {}
for i in data:if i + "1技能" not in out:out[i + "1技能"] = 0if i + "2技能" not in out:out[i + "2技能"] = 0if i + "3技能" not in out:out[i + "3技能"] = 0out[i+"1技能"] += data[i][0]out[i + "2技能"] += data[i][1]out[i + "3技能"] += data[i][2]
out = sorted(out.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True)
for i in out:print(i)

多线程模式（容易死机）

import json
import multiprocessing
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool
import threadingdef fetch_title(url, results, index):try:out = {}global progressglobal total_workskills = requests.get(url).json()if skills["status_code"] == 200:try:print(skills["data"]["id"])with lock:progress += 1print(f"Progress: {progress}/{total_work}")content = skills["data"]["content"]opers = json.loads(content)["opers"]for j in opers:if j["name"] not in out:out[j["name"]] = [0, 0, 0]if "skill" in j:out[j["name"]][j["skill"] - 1] += 1except:passresults[index] = outexcept:passdef maa(st):url = "https://prts.maa.plus/copilot/get/"threads = []results = [None] * st[1]urls = []for i in range(st[0],st[0]+st[1]):urls.append(url+str(i))# 为每个URL创建一个线程for i, url in enumerate(urls):t = threading.Thread(target=fetch_title, args=(url, results, i))t.start()threads.append(t)# 等待所有线程完成for t in threads:t.join()# print(results)return resultsprogress = 0
lock = threading.Lock()
start = 20000
end = 46625
total_work = end - start + 1
pn = multiprocessing.cpu_count()  # 线程数
selist = []
print(int((end - start) / pn))
for i in range(0, pn):selist.append([start + int((end - start) / pn) * i, int((end - start) / pn)])
print(selist)
# 创建线程池，调用下载函数
print(pn)
pool = Pool(pn)
re = pool.map(maa, selist)
# 关闭线程池
pool.close()
pool.join()
print(re)
addout = {}
for i in re[0]:for j in i:if j not in addout:addout[j] = [0, 0, 0]addout[j][0] += i[j][0]addout[j][1] += i[j][1]addout[j][2] += i[j][2]
print(addout)
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(addout, f, ensure_ascii=False, indent=4)

出场率分析（单作业）
在这里插入图片描述
出场率分析（结合访问量）

出场率分析代码

import requestsfirst_num = 20000
limit = 50
page = 1
url = "https://prts.maa.plus/copilot/query?desc=true&limit=%d&page=%d&order_by=id"
last_url = "https://prts.maa.plus/copilot/query?desc=true&limit=1&page=1&order_by=id"
result = {}
model = 0  # 0 计数，1 热度
if model == 0:txt_name = "result_num.txt"
else:txt_name = "result_view.txt"last_get = requests.get(last_url).json()
print(last_get)
last_num = last_get['data']['data'][0]['id']
print("maa最新ID：" + str(last_num))for i in range(1, (last_num - first_num) // limit):print("第%d次请求" % i)maa_json = requests.get(url % (limit, i)).json()print(maa_json)if maa_json["status_code"] == 200 and (not maa_json['data']['data'] == []):for j in range(0, limit - 1):if j < len(maa_json['data']['data']):maa_id = str(maa_json['data']['data'][j]['id'])# print("maa://" + maa_id + " 请求成功")content = eval(maa_json['data']['data'][j]['content'], {"true": True, "false": False, "null": None})maa_opers = content['opers']for m in maa_opers:if m['name'] in result and model == 1:result[m['name']] += maa_json['data']['data'][j]['views']elif m['name'] in result and model == 0:result[m['name']] += 1elif (not m['name'] in result) and model == 1:result[m['name']] = maa_json['data']['data'][j]['views']else:result[m['name']] = 1# print(result)with open(txt_name, "w", encoding="utf-8") as f:for n in result:f.write(str(n) + str(result[n]) + "\n")maa_groups = content  # ['groups']可能没有groups# print(maa_groups)else:breakelse:print(str(i) + "请求失败")breakresult = sorted(result.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
print(result)
with open(txt_name, "w", encoding="utf-8") as f:for n in result:f.write(str(n) + "\n")

基于python多线程多进程爬虫的maa作业站技能使用分析

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【玩转 Postman 接口测试与开发2_019】第15章：利用 Postman 初探 API 性能测试（含实战截图）

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STC51案例操作

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顺丰数据分析（数据挖掘）面试题及参考答案

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一、高级定时器输出比较模式实验原理定时器的输出比较模式总共有8种，本文使用其中的翻转模式，当TIMXCCR1TIMXCNT时，翻转OC1REF的电平，OC1REF为输出参考信号，高电平有效，OC1REF信号连接到0C1上面&#xff…...

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DeepSeek使用技巧大全（含本地部署教程）

在人工智能技术日新月异的今天，DeepSeek 作为一款极具创新性和实用性的 AI，在众多同类产品中崭露头角，凭借其卓越的性能和丰富的功能，吸引了大量用户的关注。 DeepSeek 是一款由国内顶尖团队研发的人工智能，它基于先进…...

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python安装mitmproxy遇到的问题

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 加-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple是为了加速下载。 1、vc build-tools 发现下面错误。需要安装vc build-tools，有些py包需要vc来编译。安装路径：Micr…...

编程日记 2025/5/4 8:11:56

基于HTML生成网页有什么优势

在互联网时代，网页是人们获取信息、交流互动的重要窗口，而基于HTML生成网页，是搭建网络大厦的关键。HTML语法简洁直观，标签和属性语义明确，新手也能迅速上手，创建包含基础元素的网页，极大降低了…...

编程日记 2025/5/5 7:08:25

c++ template-3

第 7 章按值传递还是按引用传递从一开始，C就提供了按值传递（call-by-value）和按引用传递（call-by-reference）两种参数传递方式，但是具体该怎么选择，有时并不容易确定：通常对复杂类…...

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【实战篇】巧用 DeepSeek，让 Excel 数据处理更高效

一、为何选择用 DeepSeek 处理 Excel 在日常工作与生活里，Excel 是我们频繁使用的工具。不管是统计公司销售数据、分析学生成绩，还是梳理个人财务状况，Excel 凭借其强大的功能，如数据排序、筛选和简单公式计算，为我们提供了诸多便利。但当面对复杂的数据处理任务，比如从…...

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【prompt实战】AI +OCR技术结合ChatGPT能力项目实践（BOL提单识别提取专家）

本文原创作者：姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）目录 1. 需求背景 2. 目标 3. BOL通用处理逻辑…...

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黑马 Linux零基础快速入门到精通笔记

初识Linux Linux简介提及操作系统，我们可能最先想到的是windows和mac，这两者都属于个人桌面操作系统领域，而Linux则属于服务器操作系统领域。无论是后端软件、大数据系统、网页服务等等都需要运行在Linux操作系统上。 Linux是一个开源的操作…...

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蓝桥杯真题 - 像素放置 - 题解

题目链接：https://www.lanqiao.cn/problems/3508/learning/ 个人评价：难度 3 星（满星：5） 前置知识：深度优先搜索整体思路深搜，在搜索过程中进行剪枝，剪枝有以下限制条件&#xf…...

编程日记 2025/5/7 12:15:18

即梦（Dreamina）技术浅析（六）：多模态生成模型

多模态生成模型是即梦（Dreamina）的核心技术之一，旨在结合文本和图像信息，生成更符合用户需求的视觉内容。多模态生成模型通过整合不同类型的数据（如文本和图像），能够实现更丰富、更精准的生成效果。 1. 基本原理 1.1 多模态生成模型概述多模态生成模型的目标是结合不…...

编程日记 2025/5/3 23:51:14

C++小等于的所有奇数和=最大奇数除2加1的平方。

缘由三种思路解题：依据算术推导得到一个规律：小等于的所有奇数和等于最大奇数除以2加1的平方。将在后续发布，总计有十种推导出来的实现代码。 int a 0,aa 1,aaa 0;cin >> a; while (aa<a) aaa aa, aa 2;cout << aaa;i…...

编程日记 2025/5/7 2:18:32

react的antd表单校验，禁止输入空格并触发校验提示

首先需要用到form组件，在form.item内添加rules属性，写正则表达式 <Form.Itemlabel"员工姓名"name"name"rules{[{ required: true, message: 员工姓名 },{ pattern: /^(?!\s*$).$/, message: 不能全是空格 },]}> <Input p…...

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编程日记 2025/5/8 9:39:00

Qt+海康虚拟相机的调试

做机器视觉项目的时候，在没有相机或需要把现场采集的图片在本地跑一下做测试时，可以使用海康的虚拟相机调试。以下是设置步骤： 1.安装好海康MVS软件，在菜单栏->工具选择虚拟相机工具，如下图： 2.打开虚拟…...

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目录 1.UDP SERVER数据收发测试使用产品： || ZQWL-GW1600NM 产品||【智嵌物联】智能网关型串口服务器 1.UDP SERVER数据收发测试 A（TX）连接RX B（RX）连接TX 打开1个网络调试助手，模拟用户的UDP客户端设…...

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【C#】一维、二维、三维数组的使用

在C#中，数组是用于存储固定数量相同类型元素的数据结构。根据维度的不同，可以分为一维数组、二维数组（矩阵阵列）、三维数组等。每增加一个维度，数据的组织方式就会变得更加复杂。一维数组一维数组是最简单的数组形…...

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65【服务器攻击原理讲解】

我们经常可能会听说，某某的服务器被打了，被打死了，这里的打死并不一是指服务器直接死机服务器有2个决定性参数 1：宽带，宽带越大，能传输的数据就越多 2：CPU，CPU越好能处理的运算…...

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