Day:005 | Python爬虫：高效数据抓取的编程技术（爬虫效率）

爬虫之多线程-了解

单线程爬虫的问题

因为爬虫多为IO密集型的程序，而IO处理速度并不是很快，因此速度不会太快
如果IO卡顿，直接影响速度

解决方案
考虑使用多线程、多进程

原理：

爬虫使用多线程来处理网络请求，使用线程来处理URL队列中的url，然后将url返回的结果保存在另一个队列中，其它线程在读取这个队列中的数据，然后写到文件中。

主要组成部分

URL队列和结果队列

将将要爬去的url放在一个队列中，这里使用标准库Queue。访问url后的结果保存在结果队列中

初始化一个URL队列

from queue import Queue
urls_queue = Queue()
out_queue = Queue()

类包装

使用多个线程，不停的取URL队列中的url，并进行处理：

import threading
class ThreadCrawl(threading.Thread):
    def __init__(self, queue, out_queue):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.queue = queue
        self.out_queue = out_queue

    def run(self):
        while True:
            item = self.queue.get()

如果队列为空，线程就会被阻塞，直到队列不为空。处理队列中的一条数据后，就需要通知队列已经处理完该条数据

函数包装

from threading import Thread
def func(args)
    pass
if __name__ == '__main__':
    info_html = Queue()
    t1 = Thread(target=func,args=
(info_html,))

线程池

# 简单往队列中传输线程数
import threading
import time
import queue

class Threadingpool():
    def __init__(self,max_num = 10):
        self.queue = queue.Queue(max_num)
        for i in range(max_num):
            self.queue.put(threading.Thread)
    def getthreading(self):
        return self.queue.get()
    def addthreading(self):
        self.queue.put(threading.Thread)
def func(p,i):
    time.sleep(1)
    print(i)
    p.addthreading()
if __name__ == "__main__":
    p = Threadingpool()
    for i in range(20):
        thread = p.getthreading()
        t = thread(target = func, args =
(p,i))
        t.start()

Queue模块中的常用方法

Python的Queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先入先出)队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue，和优先级队列PriorityQueue。这些队列都实现了锁原语，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

Queue.qsize() 返回队列的大小
Queue.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
Queue.full() 如果队列满了，返回True,反之False
Queue.full 与 maxsize 大小对应
Queue.get([block[, timeout]])获取队列，timeout等待时间
Queue.get_nowait() 相当Queue.get(False)
Queue.put(item) 写入队列，timeout等待时间
Queue.put_nowait(item) 相当Queue.put(item, False)
Queue.task_done() 在完成一项工作之后，Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一
个信号
Queue.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

爬虫之多进程-了解

multiprocessing是python的多进程管理包，和threading.Thread类似

multiprocessing模块

multiprocessing模块可以让程序员在给定的机器上充分的利用CPU

在multiprocessing中，通过创建Process对象生成进程，然后调用它的start()方法

from multiprocessing import Process
def func(name):
    print('hello', name)
if __name__ == "__main__":
    p = Process(target=func,args=('sxt',))
    p.start()
    p.join()  # 等待进程执行完毕

Manager类，实现数据共享

在使用并发设计的时候最好尽可能的避免共享数据，尤其是在使用多进程的时候。如果你真有需要要共享数据，可以使用由Manager()返回的manager提供list, dict, Namespace, Lock, RLock,
Semaphore, BoundedSemaphore, Condition, Event, Barrier,Queue, Value and Array类型的支持

from multiprocessing import
Process,Manager,Lock
def print_num(info_queue,l,lo):
    with lo:
        for n in l:
            info_queue.put(n)
def updata_num(info_queue,lo):
    with lo:
        while not info_queue.empty():
            print(info_queue.get())

if __name__ == '__main__':
        manager = Manager()
        into_html = manager.Queue()
        lock = Lock()
        a = [1, 2, 3, 4, 5]
        b = [11, 12, 13, 14, 15]
        p1 = Process(target=print_num,args=
(into_html,a,lock))
        p1.start()
        p2 = Process(target=print_num,args=
(into_html,b,lock))
        p2.start()
        p3 = Process(target=updata_num,args=
(into_html,lock))
        p3.start()
        p1.join()
        p2.join()
        p3.join()

from multiprocessing import Process
from multiprocessing import Manager
import time
from fake_useragent import UserAgent
import requests
from time import sleep

def spider(url_queue):
    while not url_queue.empty():
        try:
            url = url_queue.get(timeout = 1)
            # headers = {'UserAgent':UserAgent().chrome}
            print(url)
            # resp =
requests.get(url,headers = headers)
            # 处理响应结果
            # for d in
resp.json().get('data'):
            #     print(f'tid:{d.get("tid")}
topic:{d.get("topicName")} content:
{d.get("content")}')
            sleep(1)
            # if resp.status_code == 200:
            #     print(f'成功获取第{i}页数据')
        except Exception as e:
            print(e)
if __name__ == '__main__':
    url_queue = Manager().Queue()
    for i in range(1,11):
        url =
f'https://www.hupu.com/home/v1/news?pageNo=
{i}&pageSize=50'
        url_queue.put(url)
    all_process = []
    for i in range(3):

       p1 = Process(target=spider,args=
(url_queue,))
        p1.start()
        all_process.append(p1)
   [p.join() for p in all_process]

进程池的使用

进程池内部维护一个进程序列，当使用时，则去进程池中获取一个进程，如果进程池序列中没有可供使用的进进程，那么程序就会等待，直到进程池中有可用进程为止。
进程池中有两个方法：
- apply同步执行-串行
- apply_async异步执行-并行

from multiprocessing import Pool,Manager
def print_num(info_queue,l):
    for n in l:
        info_queue.put(n)
def updata_num(info_queue):
    while not info_queue.empty():
        print(info_queue.get())
if __name__ == '__main__':
    html_queue =Manager().Queue()
    a=[11,12,13,14,15]
    b=[1,2,3,4,5]
    pool = Pool(3)
pool.apply_async(func=print_num,args=
(html_queue,a))
    pool.apply_async(func=print_num,args=
(html_queue,b))
    pool.apply_async(func=updata_num,args=
(html_queue,))
    pool.close() #这里join一定是在close之后，且必须要加join，否则主进程不等待创建的子进程执行完毕
    pool.join() # 进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭

from multiprocessing import Pool,Manager
from time import sleep
def spider(url_queue):
    while not url_queue.empty():
        try:
            url = url_queue.get(timeout = 1)
            print(url)
            sleep(1)
        except Exception as e:
            print(e)
if __name__ == '__main__':
    url_queue = Manager().Queue()
    for i in range(1,11):
        url =
f'https://www.hupu.com/home/v1/news?pageNo=
{i}&pageSize=50'
        url_queue.put(url)
    pool = Pool(3)
pool.apply_async(func=spider,args=
(url_queue,))
    pool.apply_async(func=spider,args=
(url_queue,))
    pool.apply_async(func=spider,args=
(url_queue,))
    pool.close()
    pool.join()

爬虫之协程

网络爬虫速度效率慢，多部分在于阻塞IO这块(网络/磁盘)。在阻塞时，CPU的中内核是可以处理别的非IO操作。因此可以考虑使用协程来提升爬虫效率，这种操作的技术就是协程.

协程一种轻量级线程，拥有自己的寄存器上下文和栈，本质是一个进程
相对于多进程，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销

简单的说就是让阻塞的子程序让出CPU给可以执行的子程序

一个进程包含多个线程，一个线程可以包含多个协程

多个线程相对独立，线程的切换受系统控制。多个协程也相对独立，但是其切换由程序自己控制

安装

pip install aiohttp

官网：https://docs.aiohttp.org/en/stable/

常用方法

属性或方法	功能
aiohttp.ClientSession()	获取客户端函数
session.get(url)	发送get请求
seesion.post(url)	发送post请求
resp.status	获取响应状态码
resp.url 获	取响应url地址
resp.cookies	获取响应cookie内容
resp.headers	获取响应头信息
resp.read()	获取响应bytes类型
resp.text()	获取响应文本内容

import aiohttp
import asyncio
async def first():
    async with aiohttp.ClientSession() as
session:  # aiohttp.ClientSession() ==
import requests 模块
        async with
session.get('http://httpbin.org/get') as
resp:
            rs = await resp.text()
            print(rs)
headers = {'User-Agent':'aaaaaa123'}
async def test_header():
 async with
aiohttp.ClientSession(headers= headers) as
session:  # aiohttp.ClientSession() ==
import requests 模块
        async with
session.get('http://httpbin.org/get') as
resp:
            rs = await resp.text()
            print(rs)

async def test_params():
    async with
aiohttp.ClientSession(headers= headers) as
session:  # aiohttp.ClientSession() ==
import requests 模块
        async with
session.get('http://httpbin.org/get',params=
{'name':'bjsxt'}) as resp:
            rs = await resp.text()
            print(rs)
async def test_cookie():
    async with
aiohttp.ClientSession(headers=
headers,cookies={'token':'sxt123id'}) as
session:  # aiohttp.ClientSession() ==
import requests 模块
        async with
session.get('http://httpbin.org/get',params=
{'name':'bjsxt'}) as resp:
            rs = await resp.text()
            print(rs)
async def test_proxy():
    async with
aiohttp.ClientSession(headers=
headers,cookies={'token':'sxt123id'}) as
session:  # aiohttp.ClientSession() ==
import requests 模块
        async with
session.get('http://httpbin.org/get',params=
{'name':'bjsxt'},proxy =
'http://name:pwd@ip:port' ) as resp:
            rs = await resp.text()
            print(rs)
if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(test_cookie())