爬虫进阶之多线程爬虫

tech2025-10-07  4

有些时候,比如下载图片,因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。

1、多线程介绍:

多线程是为了同步完成多项任务,通过提高资源使用效率来提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候实现的。 最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢,而进程则是火车。车厢离开火车是无法跑动的,同理火车也可以有多节车厢。多线程的出现就是为了提高效率。同时它的出现也带来了一些问题。更多介绍请参考:https://baike.baidu.com/item/多线程/1190404?fr=aladdin

threading模块介绍:threading模块是python中专门提供用来做多线程编程的模块。threading模块中最常用的类是Thread。以下看一个简单的多线程程序:

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import threading

import time

 

def coding():

    for x in range(3):

        print('%s正在写代码' % x)

        time.sleep(1)

 

def drawing():

    for x in range(3):

        print('%s正在画图' % x)

        time.sleep(1)

 

 

def single_thread():

    coding()

    drawing()

 

def multi_thread():

    t1 = threading.Thread(target=coding)

    t2 = threading.Thread(target=drawing)

 

    t1.start()

    t2.start()

 

if __name__ == '__main__':

    multi_thread()

  

2、查看线程数:

使用threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量。

3、查看当前线程的名字:

使用threading.current_thread()可以看到当前线程的信息。

4、继承自threading.Thread类:

为了让线程代码更好的封装。可以使用threading模块下的Thread类,继承自这个类,然后实现run方法,线程就会自动运行run方法中的代码。示例代码如下:

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import threading

import time

 

class CodingThread(threading.Thread):

    def run(self):

        for x in range(3):

            print('%s正在写代码' % threading.current_thread())

            time.sleep(1)

 

class DrawingThread(threading.Thread):

    def run(self):

        for x in range(3):

            print('%s正在画图' % threading.current_thread())

            time.sleep(1)

 

def multi_thread():

    t1 = CodingThread()

    t2 = DrawingThread()

 

    t1.start()

    t2.start()

 

if __name__ == '__main__':

    multi_thread()

  

5、多线程共享全局变量的问题:

多线程都是在同一个进程中运行的。因此在进程中的全局变量所有线程都是可共享的。这就造成了一个问题,因为线程执行的顺序是无序的。有可能会造成数据错误。比如以下代码:

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import threading

 

tickets = 0

 

def get_ticket():

    global tickets

    for x in range(1000000):

        tickets += 1

    print('tickets:%d'%tickets)

 

def main():

    for x in range(2):

        t = threading.Thread(target=get_ticket)

        t.start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

以上结果正常来讲应该是6,但是因为多线程运行的不确定性。因此最后的结果可能是随机的。

6、锁机制:

为了解决以上使用共享全局变量的问题。threading提供了一个Lock类,这个类可以在某个线程访问某个变量的时候加锁,其他线程此时就不能进来,直到当前线程处理完后,把锁释放了,其他线程才能进来处理。示例代码如下:

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import threading

 

VALUE = 0

 

gLock = threading.Lock()

 

def add_value():

    global VALUE

    gLock.acquire()

    for x in range(1000000):

        VALUE += 1

    gLock.release()

    print('value:%d'%VALUE)

 

def main():

    for x in range(2):

        t = threading.Thread(target=add_value)

        t.start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

7、Lock版本生产者和消费者模式:

生产者和消费者模式是多线程开发中经常见到的一种模式。生产者的线程专门用来生产一些数据,然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。但是因为要使用中间变量,中间变量经常是一些全局变量,因此需要使用锁来保证数据完整性。以下是使用threading.Lock锁实现的“生产者与消费者模式”的一个例子:

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import threading

import random

import time

 

gMoney = 1000

gLock = threading.Lock()

# 记录生产者生产的次数,达到10次就不再生产

gTimes = 0

 

class Producer(threading.Thread):

    def run(self):

        global gMoney

        global gLock

        global gTimes

        while True:

            money = random.randint(100, 1000)

            gLock.acquire()

            # 如果已经达到10次了,就不再生产了

            if gTimes >= 10:

                gLock.release()

                break

            gMoney += money

            print('%s当前存入%s元钱,剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))

            gTimes += 1

            time.sleep(0.5)

            gLock.release()

 

class Consumer(threading.Thread):

    def run(self):

        global gMoney

        global gLock

        global gTimes

        while True:

            money = random.randint(100, 500)

            gLock.acquire()

            if gMoney > money:

                gMoney -= money

                print('%s当前取出%s元钱,剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))

                time.sleep(0.5)

            else:

                # 如果钱不够了,有可能是已经超过了次数,这时候就判断一下

                if gTimes >= 10:

                    gLock.release()

                    break

                print("%s当前想取%s元钱,剩余%s元钱,不足!" % (threading.current_thread(),money,gMoney))

            gLock.release()

 

def main():

    for x in range(5):

        Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()

 

    for x in range(5):

        Producer(name='生产者线程%d'%x).start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

8、Condition版的生产者与消费者模式:

Lock版本的生产者与消费者模式可以正常的运行。但是存在一个不足,在消费者中,总是通过while True死循环并且上锁的方式去判断钱够不够。上锁是一个很耗费CPU资源的行为。因此这种方式不是最好的。还有一种更好的方式便是使用threading.Condition来实现。threading.Condition可以在没有数据的时候处于阻塞等待状态。一旦有合适的数据了,还可以使用notify相关的函数来通知其他处于等待状态的线程。这样就可以不用做一些无用的上锁和解锁的操作。可以提高程序的性能。首先对threading.Condition相关的函数做个介绍,threading.Condition类似threading.Lock,可以在修改全局数据的时候进行上锁,也可以在修改完毕后进行解锁。以下将一些常用的函数做个简单的介绍:

acquire:上锁。release:解锁。wait:将当前线程处于等待状态,并且会释放锁。可以被其他线程使用notify和notify_all函数唤醒。被唤醒后会继续等待上锁,上锁后继续执行下面的代码。notify:通知某个正在等待的线程,默认是第1个等待的线程。notify_all:通知所有正在等待的线程。notify和notify_all不会释放锁。并且需要在release之前调用。

Condition版的生产者与消费者模式代码如下:

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import threading

import random

import time

 

gMoney = 1000

gCondition = threading.Condition()

gTimes = 0

gTotalTimes = 5

 

class Producer(threading.Thread):

    def run(self):

        global gMoney

        global gCondition

        global gTimes

        while True:

            money = random.randint(100, 1000)

            gCondition.acquire()

            if gTimes >= gTotalTimes:

                gCondition.release()

                print('当前生产者总共生产了%s次'%gTimes)

                break

            gMoney += money

            print('%s当前存入%s元钱,剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))

            gTimes += 1

            time.sleep(0.5)

            gCondition.notify_all()

            gCondition.release()

 

class Consumer(threading.Thread):

    def run(self):

        global gMoney

        global gCondition

        while True:

            money = random.randint(100, 500)

            gCondition.acquire()

            # 这里要给个while循环判断,因为等轮到这个线程的时候

            # 条件有可能又不满足了

            while gMoney < money:

                if gTimes >= gTotalTimes:

                    gCondition.release()

                    return

                print('%s准备取%s元钱,剩余%s元钱,不足!'%(threading.current_thread(),money,gMoney))

                gCondition.wait()

            gMoney -= money

            print('%s当前取出%s元钱,剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))

            time.sleep(0.5)

            gCondition.release()

 

def main():

    for x in range(5):

        Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()

 

    for x in range(2):

        Producer(name='生产者线程%d'%x).start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

9、Queue线程安全队列:

在线程中,访问一些全局变量,加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中,那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类,包括FIFO(先进先出)队列Queue,LIFO(后入先出)队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语(可以理解为原子操作,即要么不做,要么都做完),能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。相关的函数如下:

初始化Queue(maxsize):创建一个先进先出的队列。qsize():返回队列的大小。empty():判断队列是否为空。full():判断队列是否满了。get():从队列中取最后一个数据。put():将一个数据放到队列中。

10、使用生产者与消费者模式多线程下载表情包:

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import threading

import requests

from lxml import etree

from urllib import request

import os

import re

from queue import Queue

 

class Producer(threading.Thread):

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'

    }

    def __init__(self,page_queue,img_queue,*args,**kwargs):

        super(Producer, self).__init__(*args,**kwargs)

        self.page_queue = page_queue

        self.img_queue = img_queue

 

    def run(self):

        while True:

            if self.page_queue.empty():

                break

            url = self.page_queue.get()

            self.parse_page(url)

 

    def parse_page(self,url):

        response = requests.get(url,headers=self.headers)

        text = response.text

        html = etree.HTML(text)

        imgs = html.xpath("//div[@class='page-content text-center']//a//img")

        for img in imgs:

            if img.get('class') == 'gif':

                continue

            img_url = img.xpath(".//@data-original")[0]

            suffix = os.path.splitext(img_url)[1]

            alt = img.xpath(".//@alt")[0]

            alt = re.sub(r'[,。??,/\\·]','',alt)

            img_name = alt + suffix

            self.img_queue.put((img_url,img_name))

 

class Consumer(threading.Thread):

    def __init__(self,page_queue,img_queue,*args,**kwargs):

        super(Consumer, self).__init__(*args,**kwargs)

        self.page_queue = page_queue

        self.img_queue = img_queue

 

    def run(self):

        while True:

            if self.img_queue.empty():

                if self.page_queue.empty():

                    return

            img = self.img_queue.get(block=True)

            url,filename = img

            request.urlretrieve(url,'images/'+filename)

            print(filename+'  下载完成!')

 

def main():

    page_queue = Queue(100)

    img_queue = Queue(500)

    for x in range(1,101):

        url = "http://www.doutula.com/photo/list/?page=%d" % x

        page_queue.put(url)

 

    for x in range(5):

        t = Producer(page_queue,img_queue)

        t.start()

 

    for x in range(5):

        t = Consumer(page_queue,img_queue)

        t.start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

11、GIL全局解释器锁:

Python自带的解释器是CPython。CPython解释器的多线程实际上是一个假的多线程(在多核CPU中,只能利用一核,不能利用多核)。同一时刻只有一个线程在执行,为了保证同一时刻只有一个线程在执行,在CPython解释器中有一个东西叫做GIL(Global Intepreter Lock),叫做全局解释器锁。这个解释器锁是有必要的。因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的。当然除了CPython解释器,还有其他的解释器,有些解释器是没有GIL锁的,见下面:

Jython:用Java实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见:https://zh.wikipedia.org/wiki/JythonIronPython:用.net实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见:https://zh.wikipedia.org/wiki/IronPythonPyPy:用Python实现的Python解释器。存在GIL锁。更多详情请见:https://zh.wikipedia.org/wiki/PyPy GIL虽然是一个假的多线程。但是在处理一些IO操作(比如文件读写和网络请求)还是可以在很大程度上提高效率的。在IO操作上建议使用多线程提高效率。在一些CPU计算操作上不建议使用多线程,而建议使用多进程。

12、多线程下载百思不得姐段子作业:

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import requests

from lxml import etree

import threading

from queue import Queue

import csv

 

class BSSpider(threading.Thread):

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'

    }

    def __init__(self,page_queue,joke_queue,*args,**kwargs):

        super(BSSpider, self).__init__(*args,**kwargs)

        self.base_domain = 'http://www.budejie.com'

        self.page_queue = page_queue

        self.joke_queue = joke_queue

 

    def run(self):

        while True:

            if self.page_queue.empty():

                break

            url = self.page_queue.get()

            response = requests.get(url, headers=self.headers)

            text = response.text

            html = etree.HTML(text)

            descs = html.xpath("//div[@class='j-r-list-c-desc']")

            for desc in descs:

                jokes = desc.xpath(".//text()")

                joke = "\n".join(jokes).strip()

                link = self.base_domain+desc.xpath(".//a/@href")[0]

                self.joke_queue.put((joke,link))

            print('='*30+"第%s页下载完成!"%url.split('/')[-1]+"="*30)

 

class BSWriter(threading.Thread):

    headers = {

        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'

    }

 

    def __init__(self, joke_queue, writer,gLock, *args, **kwargs):

        super(BSWriter, self).__init__(*args, **kwargs)

        self.joke_queue = joke_queue

        self.writer = writer

        self.lock = gLock

 

    def run(self):

        while True:

            try:

                joke_info = self.joke_queue.get(timeout=40)

                joke,link = joke_info

                self.lock.acquire()

                self.writer.writerow((joke,link))

                self.lock.release()

                print('保存一条')

            except:

                break

 

def main():

    page_queue = Queue(10)

    joke_queue = Queue(500)

    gLock = threading.Lock()

    fp = open('bsbdj.csv', 'a',newline='', encoding='utf-8')

    writer = csv.writer(fp)

    writer.writerow(('content', 'link'))

 

    for x in range(1,11):

        url = 'http://www.budejie.com/text/%d' % x

        page_queue.put(url)

 

    for x in range(5):

        t = BSSpider(page_queue,joke_queue)

        t.start()

 

    for x in range(5):

        t = BSWriter(joke_queue,writer,gLock)

        t.start()

 

if __name__ == '__main__':

    main()

  

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