『python爬虫』17. 线程池和进程池以及线程池实战（保姆级图文）

news2024/9/20 20:49:20

1. 线程池和进程池解决的是调度问题

⽹站的数据太多了，有⼀万多⻚，⼀万多个url.，我们设计多线程的时候如果每个url对应⼀个线程就，会浪费资源，可能2个url对应一个线程，可能有些url爬取的数据少，3个url对应一个线程，这种调度的问题很麻烦。

线程池: 一次性开辟一些线程. 我们用户直接给线程池子提交任务. 线程任务的调度交给线程池来完成。

进程池的内容和线程池类似，下面只介绍线程池。

2. 线程池

# 线程池: 一次性开辟一些线程. 我们用户直接给线程池子提交任务. 线程任务的调度交给线程池来完成
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor

def fn(name):
    for i in range(1000):
        print(name, i)


if __name__ == '__main__':
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:#50个线程
        for i in range(100):#100个任务由线程池分配给50个线程执行
            t.submit(fn, name=f"线程{i}")#把任务提交给线程池t
    # 等待线程池中的任务全部执行完毕. 才继续执行(守护)
    print("执行结束")

3. 线程池实战：爬取西游记的标题

其实这种有先后顺序要求的内容，线程池无法保证正确序列，还需要一些方法保证顺序，其实这里用线程池有点不恰当，仅供学习参考。

# 1. 如何提取单个页面的数据
# 2. 上线程池,多个页面同时抓取
import codecs

import requests
from lxml import etree
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

f = open("data.csv", mode="w", encoding="gbk")#gbk防止乱码中文

csvwriter = csv.writer(f)

def download_one_page(url):
    # 拿到页面源代码
    resp = requests.get(url)
    #print(resp.apparent_encoding)#utf-8
    resp.encoding = "utf-8"#解析时得到的数据是utf-8
    html = etree.HTML(resp.text)
    title = html.xpath("/html/body/div[2]/div[1]/main/section/header/h2/text()")
    print(title)

    csvwriter.writerow(title)
    print(url, "提取完毕!")


if __name__ == '__main__':
    # for i in range(1, 14870):  # 效率及其低下
    #     download_one_page(f"http://www.xinfadi.com.cn/marketanalysis/0/list/{i}.shtml")

    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:
        for i in range(0, 100):  # 199 * 20 = 3980
            # 把下载任务提交给线程池
            t.submit(download_one_page, f"https://xiyouji.5000yan.com/{19830+i}.html")
    print("全部下载完毕!")