Python爬虫之线程池的使用

我们学习的python爬虫，在没有涉及到多线程之前，都只能算小打小闹。一旦使用了多线程，python爬虫的效率就会像解除封印一样蹭蹭蹭的往上涨。那么怎么使用多线程来进行数据爬取呢？今天我们就来聊一聊线程池的使用。

 使用多线程进行爬虫，效率在暴涨的同时也会给服务器增加更重的负担，这样也更容易被对方发觉和起诉，如果只是学习爬虫，建议多线程这块内容了解即可，千万不要在爬虫中滥用！

一、前言

学到现在，我们可以说已经学习了爬虫的基础知识，如果没有那些奇奇怪怪的反爬虫机制，基本上只要有时间分析，一般的数据都是可以爬取的，那么到了这个时候我们需要考虑的就是爬取的效率了，关于提高爬虫效率，也就是实现异步爬虫，我们可以考虑以下两种方式：一是线程池的使用（也就是实现单进程下的多线程），一是协程的使用（如果没有记错，我所使用的协程模块是从python3.4以后引入的，我写博客时使用的python版本是3.9）。

今天我们先来讲讲线程池。

二、同步代码演示

我们先用普通的同步的形式写一段代码

import time

def func(url):
    print("正在下载：", url)
    time.sleep(2)
    print("下载完成：", url)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time() # 开始时间

    url_list = [
        "a", "b", "c"
    ]

    for url in url_list:
        func(url)

    end = time.time() # 结束时间

    print(end - start)

对于代码运行的结果我们心里都有数，但还是让我们来看一下吧

不出所料。运行时间果然是六秒

三、异步，线程池代码

那么如果我们使用线程池运行上述代码又会怎样呢？

import time
from multiprocessing import Pool

def func(url):
    print("正在下载：", url)
    time.sleep(2)
    print("下载完成：", url)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time() # 开始时间

    url_list = [
        "a", "b", "c"
    ]

    pool = Pool(len(url_list)) # 实例化一个线程池对象，并且设定线程池的上限数量为列表长度。不设置上限也可以。

    pool.map(func, url_list)

    end = time.time() # 结束时间

    print(end - start)

下面就是见证奇迹的时候了，让我们运行程序

我们发现这次我们的运行时间只用2～3秒。其实我们可以将线程池简单的理解为将多个任务同时进行。

注意：

1.我使用的是 pycharm，如果使用的是 VS 或者说是 python 自带的 idle，在运行时我们只能看到最后时间的输出。

2.我们输出结果可能并不是按 abc 的顺序输出的。

四、同步爬虫爬取图片

因为我们的重点是线程池的爬取效率提高，我们就简单的爬取一页的图片。

import requests
import time
import os
from lxml import etree

def save_photo(url, title):
    # UA伪装
    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"
    }

    # 发送请求
    photo = requests.get(url=url, headers=header).content

    # 创建路径，避免重复下载
    if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\同步爬虫爬取4K美女图片\" + title + ".jpg"):
        with open("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\同步爬虫爬取4K美女图片\" + title + ".jpg", "wb") as fp:
            print(title, "开始下载！！！")
            fp.write(photo)
            print(title, "下载完成！！！")

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()

    # 创建文件夹
    if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\同步爬虫爬取4K美女图片"):
        os.mkdir("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\同步爬虫爬取4K美女图片")

    # UA伪装
    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/"

    # 发送请求，获取源码
    page = requests.get(url = url, headers = header).text

    # xpath 解析，获取图片的下载地址的列表
    tree = etree.HTML(page)
    url_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li/a/@href')
    # 通过下载地址获取高清图片的地址和图片名称
    for href in url_list:
        new_url = "https://pic.netbian.com" + href
        # 再一次发送请求
        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]
        # 编译文字
        title = title.encode("iso-8859-1").decode("gbk")
        # 下载，保存
        save_photo(src, title)

    end = time.time()
    print(end - start)

让我们看看同步爬虫需要多长时间

然后再让我们看看使用线程池的异步爬虫爬取这些图片需要多久

五、使用线程池的异步爬虫爬取4K美女图片

import requests
import time
import os
from lxml import etree
from multiprocessing import Pool

def save_photo(src_title):
    # UA伪装
    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"
    }

    # 发送请求
    url = src_title[0]
    title = src_title[1]
    photo = requests.get(url=url, headers=header).content

    # 创建路径，避免重复下载
    if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\异步爬虫爬取4K美女图片\" + title + ".jpg"):
        with open("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\异步爬虫爬取4K美女图片\" + title + ".jpg", "wb") as fp:
            print(title, "开始下载！！！")
            fp.write(photo)
            print(title, "下载完成！！！")

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()

    # 创建文件夹
    if not os.path.exists("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\异步爬虫爬取4K美女图片"):
        os.mkdir("C:\Users\ASUS\Desktop\CSDN\高性能异步爬虫\线程池\异步爬虫爬取4K美女图片")

    # UA伪装
    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/"

    # 发送请求，获取源码
    page = requests.get(url = url, headers = header).text

    # xpath 解析，获取图片的下载地址的列表
    tree = etree.HTML(page)
    url_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li/a/@href')
    # 存储最后的网址和标题的列表
    src_list = []
    title_list = []
    # 通过下载地址获取高清图片的地址和图片名称
    for href in url_list:
        new_url = "https://pic.netbian.com" + href
        # 再一次发送请求
        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]
        # 编译文字
        title = title.encode("iso-8859-1").decode("gbk")
        title_list.append(title)

    # 下载，保存。使用线程池
    pool = Pool()
    src_title = zip(src_list, title_list)
    pool.map(save_photo, list(src_title))

    end = time.time()
    print(end - start)

让我们来看看运行的结果

只用了 17 秒，可不要小瞧这几秒，如果数据太大，这些差距后来就会更大了。

注意

不过我们必须要明白 线程池 是有上限的，这就是说数据太大，线程池的效率也会降低，所以这就要用到协程模块了。

到此这篇关于Python爬虫之线程池的使用的文章就介绍到这了,更多相关Python线程池的使用内容请搜索W3Cschool以前的文章或继续浏览下面的相关文章。