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Python 多线程爬取

阿呆小记​​​​​​​ 人气:0

前言

简单的爬虫只有一个进程、一个线程,因此称为​​单线程爬虫​​。单线程爬虫每次只访问一个页面,不能充分利用计算机的网络带宽。一个页面最多也就几百KB,所以爬虫在爬取一个页面的时候,多出来的网速和从发起请求到得到源代码中间的时间都被浪费了。如果可以让爬虫同时访问10个页面,就相当于爬取速度提高了10倍。为了达到这个目的,就需要使用​​多线程技术​​了。

微观上的单线程,在宏观上就像同时在做几件事。这种机制在 ​​I/O(Input/Output,输入/输出)密集型的操作​​上影响不大,但是在​​CPU计算密集型的操作​​上面,由于只能使用CPU的一个核,就会对性能产生非常大的影响。所以涉及计算密集型的程序,就需要使用多进程。

爬虫属于I/O密集型的程序,所以使用多线程可以大大提高爬取效率。

一、多进程库(multiprocessing)

​multiprocessing​​ 本身是​​Python的多进程库​​,用来处理与多进程相关的操作。但是由于进程与进程之间不能直接共享内存和堆栈资源,而且启动新的进程开销也比线程大得多,因此使用多线程来爬取比使用多进程有更多的优势。

multiprocessing下面有一个​​dummy模块​​ ,它可以让Python的线程使用multiprocessing的各种方法。

dummy下面有一个​​Pool类​​ ,它用来实现线程池。这个线程池有一个​​map()方法​​,可以让线程池里面的所有线程都“同时”执行一个函数

测试案例     计算0~9的每个数的平方

# 循环
for i in range(10):
print(i ** i)

也许你的第一反应会是上面这串代码,循环不就行了吗?反正就10个数!

这种写法当然可以得到结果,但是代码是一个数一个数地计算,效率并不高。而如果使用多线程的技术,让代码同时计算很多个数的平方,就需要使用 ​​multiprocessing.dummy​​ 来实现:

from multiprocessing.dummy import Pool

# 平方函数
def calc_power2(num):
return num * num

# 定义三个线程池
pool = Pool(3)
# 定义循环数
origin_num = [x for x in range(10)]
# 利用map让线程池中的所有线程‘同时'执行calc_power2函数
result = pool.map(calc_power2, origin_num)
print(f'计算1-10的平方分别为:{result}')

在上面的代码中,先定义了一个函数用来计算平方,然后初始化了一个有3个线程的线程池。这3个线程负责计算10个数字的平方,谁先计算完手上的这个数,谁就先取下一个数继续计算,直到把所有的数字都计算完成为止。

在这个例子中,线程池的 ​​map()​​ 方法接收两个参数,第1个参数是函数名,第2个参数是一个列表。注意:第1个参数仅仅是函数的名字,是不能带括号的。第2个参数是一个可迭代的对象,这个可迭代对象里面的每一个元素都会被函数 ​​clac_power2()​​ 接收来作为参数。除了列表以外,元组、集合或者字典都可以作为 ​​map()​​ 的第2个参数。

二、多线程爬虫

由于爬虫是 ​​I/O密集型​​ 的操作,特别是在请求网页源代码的时候,如果使用单线程来开发,会浪费大量的时间来等待网页返回,所以把多线程技术应用到爬虫中,可以大大提高爬虫的运行效率。

下面通过两段代码来对比单线程爬虫和多线程爬虫爬取​​CSDN首页​​的性能差异:

import time
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

# 自定义函数
def query(url):
requests.get(url)

start = time.time()
for i in range(100):
query('https://www.csdn.net/')
end = time.time()
print(f'单线程循环访问100次CSDN,耗时:{end - start}')

start = time.time()
url_list = []
for i in range(100):
url_list.append('https://www.csdn.net/')
pool = Pool(5)
pool.map(query, url_list)
end = time.time()
print(f'5线程访问100次CSDN,耗时:{end - start}')

从运行结果可以看到,一个线程用时约​​69.4s​​,5个线程用时约​​14.3s​​,时间是单线程的​​五分之一​​左右。从时间上也可以看到5个线程“同时运行”的效果。

但并不是说线程池设置得越大越好。从上面的结果也可以看到,5个线程运行的时间其实比一个线程运行时间的五分之一(​​13.88s​​)要多一点。这多出来的一点其实就是线程切换的时间。这也从侧面反映了Python的多线程在微观上还是串行的。

因此,如果线程池设置得过大,线程切换导致的开销可能会抵消多线程带来的性能提升。线程池的大小需要根据实际情况来确定,并没有确切的数据。

三、案例实操

从 ​ ​https://www.kanunu8.com/book2/11138/​​ 爬取​​《北欧众神》​​所有章节的网址,再通过一个多线程爬虫将每一章的内容爬取下来。在本地创建一个“北欧众神”文件夹,并将小说中的每一章分别保存到这个文件夹中,且每一章保存为一个文件。

import re
import os
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

# 爬取的主网站地址
start_url = 'https://www.kanunu8.com/book2/11138/'
"""
获取网页源代码
:param url: 网址
:return: 网页源代码
"""
def get_source(url):
html = requests.get(url)
return html.content.decode('gbk') # 这个网页需要使用gbk方式解码才能让中文正常显示

"""
获取每一章链接,储存到一个列表中并返回
:param html: 目录页源代码
:return: 每章链接
"""
def get_article_url(html):
article_url_list = []
article_block = re.findall('正文(.*?)<div class="clear">', html, re.S)[0]
article_url = re.findall('<a href="(\d*.html)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >', article_block, re.S)
for url in article_url:
article_url_list.append(start_url + url)
return article_url_list

"""
获取每一章的正文并返回章节名和正文
:param html: 正文源代码
:return: 章节名,正文
"""
def get_article(html):
chapter_name = re.findall('<h1>(.*?)<br>', html, re.S)[0]
text_block = re.search('<p>(.*?)</p>', html, re.S).group(1)
text_block = text_block.replace(' ', '') # 替换   网页空格符
text_block = text_block.replace('<p>', '') # 替换 <p></p> 中的嵌入的 <p></p> 中的 <p>
return chapter_name, text_block

"""
将每一章保存到本地
:param chapter: 章节名, 第X章
:param article: 正文内容
:return: None
"""
def save(chapter, article):
os.makedirs('北欧众神', exist_ok=True) # 如果没有"北欧众神"文件夹,就创建一个,如果有,则什么都不做"
with open(os.path.join('北欧众神', chapter + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(article)

"""
根据正文网址获取正文源代码,并调用get_article函数获得正文内容最后保存到本地
:param url: 正文网址
:return: None
"""
def query_article(url):
article_html = get_source(url)
chapter_name, article_text = get_article(article_html)
# print(chapter_name)
# print(article_text)
save(chapter_name, article_text)

if __name__ == '__main__':
toc_html = get_source(start_url)
toc_list = get_article_url(toc_html)
pool = Pool(4)
pool.map(query_article, toc_list)

四、案例解析

1、获取网页内容

# 爬取的主网站地址
start_url = 'https://www.kanunu8.com/book2/11138/'
def get_source(url):
html = requests.get(url)
return html.content.decode('gbk') # 这个网页需要使用gbk方式解码才能让中文正常显示

这一部分并不难,主要就是指明需要爬取的网站,并通过 ​​request.get()​​ 的请求方式获取网站,在通过 ​​content.decode()​​ 获取网页的解码内容,其实就是获取网页的源代码。

2、获取每一章链接

def get_article_url(html):
article_url_list = []
# 根据正文锁定每一章节的链接区域
article_block = re.findall('正文(.*?)<div class="clear">', html, re.S)[0]
# 获取到每一章的链接
article_url = re.findall('<a href="(\d*.html)" rel="external nofollow"  rel="external nofollow" >', article_block, re.S)
for url in article_url:
article_url_list.append(start_url + url)
return

这里需要获取到每一章的链接,首先我们根据正文锁定每一章节的链接区域,然后在链接区域中获取到每一章的链接,形成列表返回。

在获取每章链接的时候,通过页面源码可以发现均为​​数字开头​​,​​.html结尾​​,于是利用正则 ​​(\d*.html)​​ 匹配即可:

3、获取每一章的正文并返回章节名和正文

def get_article(html):
chapter_name = re.findall('<h1>(.*?)<br>', html, re.S)[0]
text_block = re.search('<p>(.*?)</p>', html, re.S).group(1)
text_block = text_block.replace(' ', '') # 替换   网页空格符
text_block = text_block.replace('<p>', '') # 替换 <p></p> 中的嵌入的 <p></p> 中的 <p>
return chapter_name,

这里利用正则分别匹配出每章的标题和正文内容:

格式化后:

4、将每一章保存到本地

"""
将每一章保存到本地
:param chapter: 章节名, 第X章
:param article: 正文内容
:return: None
"""
def save(chapter, article):
os.makedirs('北欧众神', exist_ok=True) # 如果没有"北欧众神"文件夹,就创建一个,如果有,则什么都不做"
with open(os.path.join('北欧众神', chapter + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(article)

这里获取到我们处理好的文章标题及内容,并将其写入本地磁盘。首先创建文件夹,然后打开文件夹以 ​​章节名​​+​​.txt​​ 结尾存储每章内容。

5、多线程爬取文章

"""
根据正文网址获取正文源代码,并调用get_article函数获得正文内容最后保存到本地
:param url: 正文网址
:return: None
"""
def query_article(url):
article_html = get_source(url)
chapter_name, article_text = get_article(article_html)
# print(chapter_name)
# print(article_text)
save(chapter_name, article_text)

if __name__ == '__main__':
toc_html = get_source(start_url)
toc_list = get_article_url(toc_html)
pool = Pool(4)
pool.map(query_article, toc_list)

这里 ​​query_article​​ 调用 ​​get_source​​、​​get_article​​ 函数获取以上分析的内容,再调用 ​​save​​ 函数进行本地存储,主入口main中创建线程池,包含4个线程。

​map()方法​​,可以让线程池里面的所有线程都“同时”执行一个函数。 ​​同时map()​​ 方法接收两个参数,第1个参数是函数名,第2个参数是一个列表。这里我们需要对每一个章节进行爬取,所以应该是遍历​​章节链接的列表​​(调用 ​​get_article_url​​ 获取),执行 ​​query_article​​ 方法进行爬取保存。

最后运行程序即可!

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