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我們學(xué)習(xí)的python爬蟲，在沒有涉及到多線程之前，都只能算小打小鬧。一旦使用了多線程，python爬蟲的效率就會像解除封印一樣蹭蹭蹭的往上漲。那么怎么使用多線程來進行數(shù)據(jù)爬取呢？今天我們就來聊一聊線程池的使用。
使用多線程進行爬蟲，效率在暴漲的同時也會給服務(wù)器增加更重的負擔，這樣也更容易被對方發(fā)覺和起訴，如果只是學(xué)習(xí)爬蟲，建議多線程這塊內(nèi)容了解即可，千萬不要在爬蟲中濫用！
一、前言
學(xué)到現(xiàn)在，我們可以說已經(jīng)學(xué)習(xí)了爬蟲的基礎(chǔ)知識，如果沒有那些奇奇怪怪的反爬蟲機制，基本上只要有時間分析，一般的數(shù)據(jù)都是可以爬取的，那么到了這個時候我們需要考慮的就是爬取的效率了，關(guān)于提高爬蟲效率，也就是實現(xiàn)異步爬蟲，我們可以考慮以下兩種方式：一是線程池的使用（也就是實現(xiàn)單進程下的多線程），一是協(xié)程的使用（如果沒有記錯，我所使用的協(xié)程模塊是從python3.4以后引入的，我寫博客時使用的python版本是3.9）。
今天我們先來講講線程池。
二、同步代碼演示
我們先用普通的同步的形式寫一段代碼
import time
def func(url):
print("正在下載：", url)
time.sleep(2)
print("下載完成：", url)
if __name__ == '__main__':
start = time.time() # 開始時間
url_list = [
"a", "b", "c"
]
for url in url_list:
func(url)
end = time.time() # 結(jié)束時間
print(end - start)
對于代碼運行的結(jié)果我們心里都有數(shù)，但還是讓我們來看一下吧
不出所料。運行時間果然是六秒
三、異步，線程池代碼
那么如果我們使用線程池運行上述代碼又會怎樣呢？
import time
from multiprocessing import Pool
def func(url):
print("正在下載：", url)
time.sleep(2)
print("下載完成：", url)
if __name__ == '__main__':
start = time.time() # 開始時間
url_list = [
"a", "b", "c"
]
pool = Pool(len(url_list)) # 實例化一個線程池對象，并且設(shè)定線程池的上限數(shù)量為列表長度。不設(shè)置上限也可以。
pool.map(func, url_list)
end = time.time() # 結(jié)束時間
print(end - start)
下面就是見證奇跡的時候了，讓我們運行程序
我們發(fā)現(xiàn)這次我們的運行時間只用2～3秒。其實我們可以將線程池簡單的理解為將多個任務(wù)同時進行。
注意：
1.我使用的是 pycharm，如果使用的是 VS 或者說是 python 自帶的 idle，在運行時我們只能看到最后時間的輸出。
2.我們輸出結(jié)果可能并不是按 abc 的順序輸出的。
四、同步爬蟲爬取圖片
因為我們的重點是線程池的爬取效率提高，我們就簡單的爬取一頁的圖片。
import requests
import time
import os
from lxml import etree
def save_photo(url, title):
# UA偽裝
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
}
# 發(fā)送請求
photo = requests.get(url=url, headers=header).content
# 創(chuàng)建路徑，避免重復(fù)下載
if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\同步爬蟲爬取4K美女圖片\" + title + ".jpg"):
with open("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\同步爬蟲爬取4K美女圖片\" + title + ".jpg", "wb") as fp:
print(title, "開始下載?。?！")
fp.write(photo)
print(title, "下載完成?。?！")
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
# 創(chuàng)建文件夾
if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\同步爬蟲爬取4K美女圖片"):
os.mkdir("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\同步爬蟲爬取4K美女圖片")
# UA偽裝
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
}
# 指定url
url = "https://pic.netbian.com/4kmeinv/"
# 發(fā)送請求，獲取源碼
page = requests.get(url = url, headers = header).text
# xpath 解析，獲取圖片的下載地址的列表
tree = etree.HTML(page)
url_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li/a/@href')
# 通過下載地址獲取高清圖片的地址和圖片名稱
for href in url_list:
new_url = "https://pic.netbian.com" + href
# 再一次發(fā)送請求
page = requests.get(url = new_url, headers = header).text
# 再一次 xpath 解析
new_tree = etree.HTML(page)
src = "https://pic.netbian.com" + new_tree.xpath('//*[@id="img"]/img/@src')[0]
title = new_tree.xpath('//*[@id="img"]/img/@title')[0].split(" ")[0]
# 編譯文字
title = title.encode("iso-8859-1").decode("gbk")
# 下載，保存
save_photo(src, title)
end = time.time()
print(end - start)
讓我們看看同步爬蟲需要多長時間
然后再讓我們看看使用線程池的異步爬蟲爬取這些圖片需要多久
五、使用線程池的異步爬蟲爬取4K美女圖片
import requests
import time
import os
from lxml import etree
from multiprocessing import Pool
def save_photo(src_title):
# UA偽裝
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
}
# 發(fā)送請求
url = src_title[0]
title = src_title[1]
photo = requests.get(url=url, headers=header).content
# 創(chuàng)建路徑，避免重復(fù)下載
if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\異步爬蟲爬取4K美女圖片\" + title + ".jpg"):
with open("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\異步爬蟲爬取4K美女圖片\" + title + ".jpg", "wb") as fp:
print(title, "開始下載?。?！")
fp.write(photo)
print(title, "下載完成?。。?)
if __name__ == '__main__':
start = time.time()
# 創(chuàng)建文件夾
if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\異步爬蟲爬取4K美女圖片"):
os.mkdir("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能異步爬蟲\線程池\異步爬蟲爬取4K美女圖片")
# UA偽裝
header = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.93 Safari/537.36"
}
# 指定url
url = "https://pic.netbian.com/4kmeinv/"
# 發(fā)送請求，獲取源碼
page = requests.get(url = url, headers = header).text
# xpath 解析，獲取圖片的下載地址的列表
tree = etree.HTML(page)
url_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li/a/@href')
# 存儲最后的網(wǎng)址和標題的列表
src_list = []
title_list = []
# 通過下載地址獲取高清圖片的地址和圖片名稱
for href in url_list:
new_url = "https://pic.netbian.com" + href
# 再一次發(fā)送請求
page = requests.get(url = new_url, headers = header).text
# 再一次 xpath 解析
new_tree = etree.HTML(page)
src = "https://pic.netbian.com" + new_tree.xpath('//*[@id="img"]/img/@src')[0]
src_list.append(src)
title = new_tree.xpath('//*[@id="img"]/img/@title')[0].split(" ")[0]
# 編譯文字
title = title.encode("iso-8859-1").decode("gbk")
title_list.append(title)
# 下載，保存。使用線程池
pool = Pool()
src_title = zip(src_list, title_list)
pool.map(save_photo, list(src_title))
end = time.time()
print(end - start)
讓我們來看看運行的結(jié)果
只用了 17 秒，可不要小瞧這幾秒，如果數(shù)據(jù)太大，這些差距后來就會更大了。
注意
不過我們必須要明白 線程池 是有上限的，這就是說數(shù)據(jù)太大，線程池的效率也會降低，所以這就要用到協(xié)程模塊了。
到此這篇關(guān)于Python爬蟲之線程池的使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python線程池的使用內(nèi)容請搜索W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章。
