Python 多線程爬取案例
前言
簡單的爬蟲隻有一個進程、一個線程，因此稱為單線程爬蟲。單線程爬蟲每次隻訪問一個頁面，不能充分利用計算機的網絡帶寬。一個頁面最多也就幾百KB，所以爬蟲在爬取一個頁面的時候，多出來的網速和從發起請求到得到源代碼中間的時間都被浪費瞭。如果可以讓爬蟲同時訪問10個頁面，就相當於爬取速度提高瞭10倍。為瞭達到這個目的，就需要使用多線程技術瞭。
微觀上的單線程，在宏觀上就像同時在做幾件事。這種機制在 I/O（Input/Output，輸入/輸出）密集型的操作上影響不大，但是在CPU計算密集型的操作上面，由於隻能使用CPU的一個核，就會對性能產生非常大的影響。所以涉及計算密集型的程序，就需要使用多進程。
爬蟲屬於I/O密集型的程序，所以使用多線程可以大大提高爬取效率。
一、多進程庫（multiprocessing）
multiprocessing 本身是Python的多進程庫，用來處理與多進程相關的操作。但是由於進程與進程之間不能直接共享內存和堆棧資源，而且啟動新的進程開銷也比線程大得多，因此使用多線程來爬取比使用多進程有更多的優勢。
multiprocessing下面有一個dummy模塊 ，它可以讓Python的線程使用multiprocessing的各種方法。
dummy下面有一個Pool類 ，它用來實現線程池。這個線程池有一個map()方法，可以讓線程池裡面的所有線程都“同時”執行一個函數。
測試案例 計算0～9的每個數的平方
# 循環 for i in range(10): print(i ** i)
也許你的第一反應會是上面這串代碼，循環不就行瞭嗎？反正就10個數！
這種寫法當然可以得到結果，但是代碼是一個數一個數地計算，效率並不高。而如果使用多線程的技術，讓代碼同時計算很多個數的平方，就需要使用 multiprocessing.dummy 來實現：
from multiprocessing.dummy import Pool
# 平方函數
def calc_power2(num):
return num * num
# 定義三個線程池
pool = Pool(3)
# 定義循環數
origin_num = [x for x in range(10)]
# 利用map讓線程池中的所有線程‘同時'執行calc_power2函數
result = pool.map(calc_power2, origin_num)
print(f'計算1-10的平方分別為：{result}')
在上面的代碼中，先定義瞭一個函數用來計算平方，然後初始化瞭一個有3個線程的線程池。這3個線程負責計算10個數字的平方，誰先計算完手上的這個數，誰就先取下一個數繼續計算，直到把所有的數字都計算完成為止。
在這個例子中，線程池的 map() 方法接收兩個參數，第1個參數是函數名，第2個參數是一個列表。註意：第1個參數僅僅是函數的名字，是不能帶括號的。第2個參數是一個可迭代的對象，這個可迭代對象裡面的每一個元素都會被函數 clac_power2() 接收來作為參數。除瞭列表以外，元組、集合或者字典都可以作為 map() 的第2個參數。
二、多線程爬蟲
由於爬蟲是 I/O密集型 的操作，特別是在請求網頁源代碼的時候，如果使用單線程來開發，會浪費大量的時間來等待網頁返回，所以把多線程技術應用到爬蟲中，可以大大提高爬蟲的運行效率。
下面通過兩段代碼來對比單線程爬蟲和多線程爬蟲爬取CSDN首頁的性能差異：
import time
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool
# 自定義函數
def query(url):
requests.get(url)
start = time.time()
for i in range(100):
query('https://www.csdn.net/')
end = time.time()
print(f'單線程循環訪問100次CSDN，耗時：{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線程訪問100次CSDN，耗時：{end - start}')
從運行結果可以看到，一個線程用時約69.4s，5個線程用時約14.3s，時間是單線程的五分之一左右。從時間上也可以看到5個線程“同時運行”的效果。
但並不是說線程池設置得越大越好。從上面的結果也可以看到，5個線程運行的時間其實比一個線程運行時間的五分之一（13.88s）要多一點。這多出來的一點其實就是線程切換的時間。這也從側面反映瞭Python的多線程在微觀上還是串行的。
因此，如果線程池設置得過大，線程切換導致的開銷可能會抵消多線程帶來的性能提升。線程池的大小需要根據實際情況來確定，並沒有確切的數據。
三、案例實操
從 https://www.kanunu8.com/book2/11138/ 爬取
《北歐眾神》所有章節的網址，再通過一個多線程爬蟲將每一章的內容爬取下來。在本地創建一個“北歐眾神”文件夾，並將小說中的每一章分別保存到這個文件夾中，且每一章保存為一個文件。
import re
import os
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool
# 爬取的主網站地址
start_url = 'https://www.kanunu8.com/book2/11138/'
"""
獲取網頁源代碼
:param url: 網址
:return: 網頁源代碼
"""
def get_source(url):
html = requests.get(url)
return html.content.decode('gbk') # 這個網頁需要使用gbk方式解碼才能讓中文正常顯示
"""
獲取每一章鏈接，儲存到一個列表中並返回
:param html: 目錄頁源代碼
:return: 每章鏈接
"""
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
"""
獲取每一章的正文並返回章節名和正文
:param html: 正文源代碼
:return: 章節名，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(' ', '') # 替換 網頁空格符
text_block = text_block.replace('<p>', '') # 替換 <p></p> 中的嵌入的 <p></p> 中的 <p>
return chapter_name, text_block
"""
將每一章保存到本地
:param chapter: 章節名, 第X章
:param article: 正文內容
:return: None
"""
def save(chapter, article):
os.makedirs('北歐眾神', exist_ok=True) # 如果沒有"北歐眾神"文件夾，就創建一個，如果有，則什麼都不做"
with open(os.path.join('北歐眾神', chapter + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(article)
"""
根據正文網址獲取正文源代碼，並調用get_article函數獲得正文內容最後保存到本地
:param url: 正文網址
: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、獲取網頁內容
# 爬取的主網站地址
start_url = 'https://www.kanunu8.com/book2/11138/'
def get_source(url):
html = requests.get(url)
return html.content.decode('gbk') # 這個網頁需要使用gbk方式解碼才能讓中文正常顯示
這一部分並不難，主要就是指明需要爬取的網站，並通過 request.get() 的請求方式獲取網站，在通過 content.decode() 獲取網頁的解碼內容，其實就是獲取網頁的源代碼。
2、獲取每一章鏈接
def get_article_url(html):
article_url_list = []
# 根據正文鎖定每一章節的鏈接區域
article_block = re.findall('正文(.*?)<div class="clear">', html, re.S)[0]
# 獲取到每一章的鏈接
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
這裡需要獲取到每一章的鏈接，首先我們根據正文鎖定每一章節的鏈接區域，然後在鏈接區域中獲取到每一章的鏈接，形成列表返回。
在獲取每章鏈接的時候，通過頁面源碼可以發現均為數字開頭，.html結尾，於是利用正則 (\d*.html) 匹配即可：
3、獲取每一章的正文並返回章節名和正文
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(' ', '') # 替換 網頁空格符
text_block = text_block.replace('<p>', '') # 替換 <p></p> 中的嵌入的 <p></p> 中的 <p>
return chapter_name,
這裡利用正則分別匹配出每章的標題和正文內容：
格式化後：
4、將每一章保存到本地
"""
將每一章保存到本地
:param chapter: 章節名, 第X章
:param article: 正文內容
:return: None
"""
def save(chapter, article):
os.makedirs('北歐眾神', exist_ok=True) # 如果沒有"北歐眾神"文件夾，就創建一個，如果有，則什麼都不做"
with open(os.path.join('北歐眾神', chapter + '.txt'), 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(article)
這裡獲取到我們處理好的文章標題及內容，並將其寫入本地磁盤。首先創建文件夾，然後打開文件夾以 章節名+.txt 結尾存儲每章內容。
5、多線程爬取文章
""" 根據正文網址獲取正文源代碼，並調用get_article函數獲得正文內容最後保存到本地 :param url: 正文網址 :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)
這裡 query_article 調用 get_source、get_article 函數獲取以上分析的內容，再調用 save 函數進行本地存儲，主入口main中創建線程池，包含4個線程。
map()方法，可以讓線程池裡面的所有線程都“同時”執行一個函數。 同時map() 方法接收兩個參數，第1個參數是函數名，第2個參數是一個列表。這裡我們需要對每一個章節進行爬取，所以應該是遍歷章節鏈接的列表（調用 get_article_url 獲取），執行 query_article 方法進行爬取保存。
最後運行程序即可！
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