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Python爬虫进阶 | 多线程

技术 2022年11月17日
0 收藏 686 点赞 3,765 浏览 11234 个字

一、简介

　　为了提高爬虫程序效率，由于python解释器GIL，导致同一进程中即使有多个线程，实际上也只会有一个线程在运行，但通过request.get发送请求获取响应时有阻塞，所以采用了多线程依然可以提高爬虫效率。

多线程爬虫注意点
1.解耦

　　整个程序分为4部分，url list模块、发送请求，获取响应模块、数据提取模块、保存模块，如果某一模块出现问题，互相之间不会影响。

2. 资源竞争

　　由于使用了多线程，不同线程在共享数据时，容易产生资源竞争，假设共享数据放入列表中，那么同一时刻有可能2个线程去列表中取同一个数据，重复使用。解决办法是使用队列，使得某一线程get数据时，其他线程无法get同一数据，真正起到保护作用，类似互斥锁。

队列常用方法介绍

from queue import Queueq = Queue()
q.put(url)
q.get()         # 当队列为空时，阻塞
q.empty()       # 判断队列是否为空，True/False

Python爬虫进阶 | 多线程

注意：

  • get和get_nowait两者的区别是当队列取完了即队列为空时，get()会阻塞，等待着新数据继续取，而get_nowait()会报错；
  • put和put_nowait 两者的区别是当队列为满时，put_nowait()会报错；

队列其他方法join task_done setDaemon

  • 在python3中，join()会等待子线程、子进程结束之后，主线程、主进程才会结束.
  • 队列中put队列计数会+1，get时计数不会减1，但当get+task_done时，队列计数才会减1，如果没有task_done则程序跑到最后不会终止。task_done()的位置，应该放在方法的最后以保证所有任务全部完成.
  • setDaemon方法把子线程设置为守护线程，即认为该方法不是很重要，记住主线程结束，则该子线程结束
  • join方法和setDaemon方法搭配使用。主线程进行到join()处，join的效果是让主线程阻塞，等待子线程中队列任务完成之后再解阻塞，等子线程结束，join效果失效，之后主线程结束，由于使用了setDaemon(True),所以子线程跟着结束，此时整个程序结束。

 

线程模块

from threading import Thread
​
# 使用流程
t = Thread(target=函数名)                   # 创建线程对象
t.start()                                   # 创建并启动线程
t.join()                                    # 阻塞等待回收线程

应用场景

  • 多进程 ：CPU密集程序
  • 多线程 ：爬虫(网络I/O)、本地磁盘I/O

二、案例

1. 小米应用商店抓取

目标

  1. 网址 ：百度搜 – 小米应用商店，进入官网，应用分类 – 聊天社交
  2. 目标 ：爬取应用名称和应用链接

Python爬虫进阶 | 多线程

Python爬虫进阶 | 多线程

实现步骤

1、确认是否为动态加载：页面局部刷新，查看网页源代码，搜索关键字未搜到，因此此网站为动态加载网站，需要抓取网络数据包分析

2、抓取网络数据包

  • 抓取返回json数据的URL地址（Headers中的Request URL）http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId=2&pageSize=30
  • 查看并分析查询参数（headers中的Query String Parameters）只有page在变，0 1 2 3 … … ，这样我们就可以通过控制page的值拼接多个返回json数据的URL地址
page: 1
categoryId: 2
pageSize: 30

3、将抓取数据保存到csv文件。注意多线程写入的线程锁问题

from threading import Locklock = Lock()
lock.acquire()
lock.release()

整体实现思路

  1. 在 __init__(self) 中创建文件对象，多线程操作此对象进行文件写入；
  2. 每个线程抓取数据后将数据进行文件写入，写入文件时需要加锁；
  3. 所有数据抓取完成关闭文件；
import requests
from threading import Thread
from queue import Queue
import time
from lxml import etree
import csv
from threading import Lockclass XiaomiSpider(object):
    def __init__(self):
        self.url = 'http://app.mi.com/categotyAllListApi?page={}&categoryId={}&pageSize=30'
        self.ua = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1'}
        self.q = Queue()                            # 存放所有URL地址的队列
        self.i = 0
        self.id_list = []                           # 存放所有类型id的空列表
        # 打开文件
        self.f = open('xiaomi.csv', 'a', newline="")
        self.writer = csv.writer(self.f)
        self.lock = Lock()                      # 创建锁    def get_cateid(self):
        url = 'http://app.mi.com/'
        html = requests.get(url=url, headers=self.ua).text        parse_html = etree.HTML(html)
        li_list = parse_html.xpath('//ul[@class="category-list"]/li')
        for li in li_list:
            typ_name = li.xpath('./a/text()')[0]
            typ_id = li.xpath('./a/@href')[0].split('/')[-1]
            pages = self.get_pages(typ_id)                      # 计算每个类型的页数
            self.id_list.append((typ_id, pages))        self.url_in()  # 入队列    def get_pages(self, typ_id):
        # 每页返回的json数据中,都有count这个key
        url = self.url.format(0, typ_id)
        html = requests.get(url=url, headers=self.ua).json()
        count = html['count']                   # 类别中的数据总数
        pages = int(count) // 30 + 1            # 每页30个，看有多少页        return pages    # url入队列
    def url_in(self):
        for id in self.id_list:
            # id为元组,(typ_id, pages)-->('2',pages)
            for page in range(2):
                url = self.url.format(page, id[0])
                print(url)
                # 把URL地址入队列
                self.q.put(url)    # 线程事件函数: get() - 请求 - 解析 - 处理数据
    def get_data(self):
        while True:
            # 当队列不为空时,获取url地址
            if not self.q.empty():
                url = self.q.get()
                html = requests.get(url=url, headers=self.ua).json()
                self.parse_html(html)
            else:
                break    # 解析函数
    def parse_html(self, html):
        # 存放1页的数据 - 写入到csv文件
        app_list = []
        for app in html['data']:
            # 应用名称 + 链接 + 分类
            name = app['displayName']
            link = 'http://app.mi.com/details?id=' + app['packageName']
            typ_name = app['level1CategoryName']
            # 把每一条数据放到app_list中,目的为了 writerows()
            app_list.append([name, typ_name, link])
            print(name, typ_name)
            self.i += 1        # 开始写入1页数据 - app_list
        self.lock.acquire()
        self.writer.writerows(app_list)
        self.lock.release()    # 主函数
    def main(self):
        self.get_cateid()       # URL入队列
        t_list = []        # 创建多个线程
        for i in range(1):
            t = Thread(target=self.get_data)
            t_list.append(t)
            t.start()        # 统一回收线程
        for t in t_list:
            t.join()        # 关闭文件
        self.f.close()
        print('数量:', self.i)if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    spider = XiaomiSpider()
    spider.main()
    end = time.time()
    print('执行时间:%.2f' % (end - start))

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2.腾讯招聘数据抓取(Ajax)

确定URL地址及目标

要求与分析

  1. 通过查看网页源码，得知所需数据均为 Ajax 动态加载
  2. 通过F12抓取网络数据包，进行分析
  3. 一级页面抓取数据: 职位名称
  4. 二级页面抓取数据: 工作职责、岗位要求

一级页面json地址(pageIndex在变,timestamp未检查)

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn

二级页面地址(postId在变,在一级页面中可拿到)

https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn

useragents.py文件

ua_list = [
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1',
    'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64; rv:6.0) Gecko/20100101 Firefox/6.0',
    'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 6.1; WOW64; Trident/4.0; SLCC2; .NET CLR 2.0.50727; .NET CLR 3.5.30729; .NET CLR 3.0.30729; Media Center PC 6.0; .NET4.0C; InfoPath.3)',
]

非多线程爬取

import time
import json
import random
import requests
from useragents import ua_listclass TencentSpider(object):
    def __init__(self):
        self.one_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn'
        self.two_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn'
        self.f = open('tencent.json', 'a')  # 打开文件
        self.item_list = []  # 存放抓取的item字典数据    # 获取响应内容函数
    def get_page(self, url):
        headers = {'User-Agent': random.choice(ua_list)}
        html = requests.get(url=url, headers=headers).text
        html = json.loads(html)  # json格式字符串转为Python数据类型        return html    # 主线函数: 获取所有数据
    def parse_page(self, one_url):
        html = self.get_page(one_url)
        item = {}
        for job in html['Data']['Posts']:
            item['name'] = job['RecruitPostName']  # 名称
            post_id = job['PostId']  # postId，拿postid为了拼接二级页面地址
            # 拼接二级地址,获取职责和要求
            two_url = self.two_url.format(post_id)
            item['duty'], item['require'] = self.parse_two_page(two_url)
            print(item)
            self.item_list.append(item)  # 添加到大列表中    # 解析二级页面函数
    def parse_two_page(self, two_url):
        html = self.get_page(two_url)
        duty = html['Data']['Responsibility']  # 工作责任
        duty = duty.replace('\r\n', '').replace('\n', '')  # 去掉换行
        require = html['Data']['Requirement']  # 工作要求
        require = require.replace('\r\n', '').replace('\n', '')  # 去掉换行        return duty, require    # 获取总页数
    def get_numbers(self):
        url = self.one_url.format(1)
        html = self.get_page(url)
        numbers = int(html['Data']['Count']) // 10 + 1  # 每页有10个推荐        return numbers    def main(self):
        number = self.get_numbers()
        for page in range(1, 3):
            one_url = self.one_url.format(page)
            self.parse_page(one_url)        # 保存到本地json文件:json.dump
        json.dump(self.item_list, self.f, ensure_ascii=False)
        self.f.close()if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    spider = TencentSpider()
    spider.main()
    end = time.time()
    print('执行时间:%.2f' % (end - start))

多线程爬取

多线程即把所有一级页面链接提交到队列,进行多线程数据抓取

import requests
import json
import time
import random
from useragents import ua_list
from threading import Thread
from queue import Queueclass TencentSpider(object):
    def __init__(self):
        self.one_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn'
        self.two_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn'
        self.q = Queue()
        self.i = 0  # 计数    # 获取响应内容函数
    def get_page(self, url):
        headers = {'User-Agent': random.choice(ua_list)}
        html = requests.get(url=url, headers=headers).text
        # json.loads()把json格式的字符串转为python数据类型
        html = json.loads(html)        return html    # 主线函数: 获取所有数据
    def parse_page(self):
        while True:
            if not self.q.empty():
                one_url = self.q.get()
                html = self.get_page(one_url)
                item = {}
                for job in html['Data']['Posts']:
                    item['name'] = job['RecruitPostName']  # 名称
                    post_id = job['PostId']  # 拿postid为了拼接二级页面地址
                    # 拼接二级地址,获取职责和要求
                    two_url = self.two_url.format(post_id)
                    item['duty'], item['require'] = self.parse_two_page(two_url)
                    print(item)
                # 每爬取按完成1页随机休眠
                time.sleep(random.uniform(0, 1))
            else:
                break    # 解析二级页面函数
    def parse_two_page(self, two_url):
        html = self.get_page(two_url)
        # 用replace处理一下特殊字符
        duty = html['Data']['Responsibility']
        duty = duty.replace('\r\n', '').replace('\n', '')
        # 处理要求
        require = html['Data']['Requirement']
        require = require.replace('\r\n', '').replace('\n', '')        return duty, require    # 获取总页数
    def get_numbers(self):
        url = self.one_url.format(1)
        html = self.get_page(url)
        numbers = int(html['Data']['Count']) // 10 + 1        return numbers    def main(self):
        # one_url入队列
        number = self.get_numbers()
        for page in range(1, number + 1):
            one_url = self.one_url.format(page)
            self.q.put(one_url)        t_list = []
        for i in range(5):
            t = Thread(target=self.parse_page)
            t_list.append(t)
            t.start()        for t in t_list:
            t.join()        print('数量:', self.i)if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    spider = TencentSpider()
    spider.main()
    end = time.time()
    print('执行时间:%.2f' % (end - start))

多进程实现

import requests
import json
import time
import random
from useragents import ua_list
from multiprocessing import Process
from queue import Queueclass TencentSpider(object):
    def __init__(self):
        self.one_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1563912271089&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex={}&pageSize=10&language=zh-cn&area=cn'
        self.two_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/ByPostId?timestamp=1563912374645&postId={}&language=zh-cn'
        self.q = Queue()    # 获取响应内容函数
    def get_page(self, url):
        headers = {'User-Agent': random.choice(ua_list)}
        html = requests.get(url=url, headers=headers).text
        # json格式字符串 -> Python
        html = json.loads(html)        return html    # 主线函数: 获取所有数据
    def parse_page(self):
        while True:
            if not self.q.empty():
                one_url = self.q.get()
                html = self.get_page(one_url)
                item = {}
                for job in html['Data']['Posts']:
                    # 名称
                    item['name'] = job['RecruitPostName']
                    # postId
                    post_id = job['PostId']
                    # 拼接二级地址,获取职责和要求
                    two_url = self.two_url.format(post_id)
                    item['duty'], item['require'] = self.parse_two_page(two_url)                    print(item)
            else:
                break    # 解析二级页面函数
    def parse_two_page(self, two_url):
        html = self.get_page(two_url)
        # 用replace处理一下特殊字符
        duty = html['Data']['Responsibility']
        duty = duty.replace('\r\n', '').replace('\n', '')
        # 处理要求
        require = html['Data']['Requirement']
        require = require.replace('\r\n', '').replace('\n', '')        return duty, require    # 获取总页数
    def get_numbers(self):
        url = self.one_url.format(1)
        html = self.get_page(url)
        numbers = int(html['Data']['Count']) // 10 + 1        return numbers    def main(self):
        # url入队列
        number = self.get_numbers()
        for page in range(1, number + 1):
            one_url = self.one_url.format(page)
            self.q.put(one_url)        t_list = []
        for i in range(4):
            t = Process(target=self.parse_page)
            t_list.append(t)
            t.start()        for t in t_list:
            t.join()if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    spider = TencentSpider()
    spider.main()
    end = time.time()
    print('执行时间:%.2f' % (end - start))

基于multiprocessing.dummy线程池的数据爬取

案例:爬取梨视频数据。在爬取和持久化存储方面比较耗时，所以两个都需要多线程

import requests
import re
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool
import randompool = Pool(5)                        # 实例化一个线程池对象url = 'https://www.pearvideo.com/category_1'
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'
}
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath('//div[@id="listvideoList"]/ul/li')video_url_list = []
for li in li_list:
    detail_url = 'https://www.pearvideo.com/'+li.xpath('./div/a/@href')[0]
    detail_page = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
    video_url = re.findall('srcUrl="(.*?)",vdoUrl',detail_page,re.S)[0]
    video_url_list.append(video_url)#  pool.map(回调函数，可迭代对象）函数依次执行对象
video_data_list = pool.map(getVideoData,video_url_list)        # 获取视频pool.map(saveVideo,video_data_list)                    # 持久化存储def getVideoData(url):
    return requests.get(url=url,headers=headers).contentdef saveVideo(data):
    fileName = str(random.randint(0,5000))+'.mp4'            # 因回调函数只能传一个参数，所以没办法再传名字了，只能自己取名
    with open(fileName,'wb') as fp:
        fp.write(data)pool.close()
pool.join()
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Lomu

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这家伙很懒，只想把你留下。

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