Python分别用单线程，多线程，异步协程爬取一部小说，最快仅需要5s
Python异步爬虫之协程抓取妹子图片(aiohttp、aiofiles)
Python爬虫——教你异步爬虫二十秒爬完两百多万字六百多章的小说
python爬虫-异步爬虫
用python批量把小说编号由大写数字替换成阿拉伯数字

1 同步与异步

1.1 同步

同步是有序，为了完成某个任务，在执行的过程中，按照顺序一步一步执行下去，直到任务完成。

爬虫是IO密集型任务，我们使用requests请求库来爬取某个站点时，网络顺畅无阻塞的时候，正常情况如下图所示：
在这里插入图片描述
但在网络请求返回数据之前，程序是处于阻塞状态的，程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续干别的事情，如下图所示：

当然阻塞可以发生在站点响应后的执行程序那里，执行程序可能是下载程序，下载是需要时间的。当站点没响应或者程序卡在下载程序的时候，CPU一直在等待而不去执行其他程序，那么就白白浪费了CPU的资源，导致我们的爬虫效率很低。

1.2 异步

异步是一种比多线程高效得多的并发模型，是无序的，为了完成某个任务，在执行的过程中，不同程序单元之间过程中无需通信协调，也能完成任务的方式，也就是说不相关的程序单元之间可以是异步的。如下图所示：
在这里插入图片描述
当请求程序发送网络请求1并收到某个站点的响应后，开始执行程序中的下载程序，由于下载需要时间或者其他原因使处于阻塞状态，请求程序和下载程序是不相关的程序单元，所以请求程序发送下一个网络请求，也就是异步。

(1)微观上异步协程是一个任务一个任务的进行切换，切换条件一般就是IO操作；
(2)宏观上异步协程是多个任务一起在执行；
注意：上面我们所讲的一切都是在单线程的条件下实现。

1.3 协程

协程，英文Coroutines，是一种比线程更加轻量级的存在。正如一个进程可以拥有多个线程一样，一个线程也可以拥有多个协程。最重要的是，协程不是被操作系统内核所管理，而完全是由程序所控制（也就是用户执行）。

优势就是性能得到了很大的提升，不会像线程切换那样消耗资源。协程的开销远远小于线程的开销。协程本质是单线程，在不占用更多系统资源的情况下，将IO操作进行了挂起，然后继续执行其他任务，等待IO操作完成之后，再返回原来的任务继续执行。

2 协程

import requests #同步的网络请求模块
import re       #正则模块，用于提取数据
import asyncio  #创建并管理事件循环的模块
import aiofiles #可异步的文件操作模块
import aiohttp  #可异步的网络请求模块
import os       #可调用操作系统的模块

2.1 协程库asyncio

从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，把需要执行的协程放在EventLoop中执行，这就实现了异步协程。协程通过async语法进行声明为异步协程方法，await语法进行声明为异步协程可等待对象，是编写asyncio应用的推荐方式。
(1)event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事情循环上，当满足发生条件时，就调用对应的处理方法。
(2)coroutine：中文翻译叫协程，在Python中常指代协程对象类型，我们可以将协程对象注册到时间循环中，它会被事件训话调用。我们可以使用async关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是会返回一个协程对象。
(3)task：任务，这是对协程对象的进一步封装，包含协程对象的各个状态。
(4)future：代表将来执行或者没有执行的任务的结果，实际上和task没有本质区别。

2.1.1 定义协程

# -*- coding: utf-8 -*-
import asyncio
# async定义的方法会变成一个无法直接执行的协程对象，
# 必须将此对象注册到事件循环中才可以执行。
async def execute(x):
    print('Number:', x)
coroutine = execute(1)
# 此时直接调用async定义的方法，返回的只是一个协程对象
print('Coroutine:', coroutine)
print('after execute')
# 使用get_event_loop()方法创建一个事件循环loop，
# 并调用loop对象的run_until_complete方法将协程对象注册到了事件循环中，才会触发定义的方法。
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine)
print('after loop')

在这里插入图片描述

2.1.2 定义任务

# -*- coding: utf-8 -*-
import asyncio
# (1)async定义的方法会变成一个无法直接执行的协程对象
async def execute(x):
    print('Number:', x)
    return x
coroutine = execute(555)

# (2)使用get_event_loop()方法创建一个事件循环loop
loop = asyncio.get_event_loop()

# (3)将协程对象转化为task任务，此时的任务还是pending状态
# (3-1)方式一
task = loop.create_task(coroutine)
# (3-2)方式二
# task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print('Task:', task)

# (4)将task任务注册到事件循环中，然后task状态变为了finished，
# result=555是execute()执行的结果
loop.run_until_complete(task)
print('Task:', task)
print('after loop')

在这里插入图片描述

2.1.3 多任务协程

执行多次请求，可以定义一个task列表，然后使用asyncio包中的wait方法执行。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2023/5/12 15:48
# @Author : zb
# @File : xieCheng.py
# @Project : 爬虫

import asyncio
# (1)async定义的方法会变成一个无法直接执行的协程对象
async def execute(x):
    print('Number:', x)
    return x

# (2)创建task任务列表
tasks = []
for i in range(3):
    tasks.append(asyncio.ensure_future(execute(i)))

# (3)使用get_event_loop()方法创建一个事件循环loop
loop = asyncio.get_event_loop()

# (4)将task任务注册到事件循环中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

for task in tasks:
    print('Task Result:', task.result())

2.2 HTTP框架aiohttp

aiohttp是基于asyncio实现的HTTP框架，用于HTTP服务器和客户端。

# -*- coding: utf-8 -*-
import aiohttp
import asyncio
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/92.0.4515.107 Safari/537.36'
}


async def Main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.baidu.com',headers=headers) as response:
            html = await response.text()
            print(html)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(Main())

其实aiohttp.ClientSession() as session相当于将requests赋给session，也就是说session相当于requests，而发送网络请求、传入的参数、返回响应内容都和requests请求库大同小异，只是aiohttp请求库需要用async和await进行声明，然后调用asyncio.get_event_loop()方法进入事件循环，再调用loop.run_until_complete(Main())方法运行事件循环，直到Main方法运行结束。

3 下载速度对比

分别运用了单线程爬取，多线程爬取和异步协程爬取。
小说地址http://www.doupo321.com/doupocangqiong/。
步骤就是先爬取到网页下的子链接，然后通过子链接爬取到每章小说内容。

3.1 单线程

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import requests
from lxml import etree


def download(url, title):  # 下载内容
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    body = tree.xpath("/html/body/div/div/div[4]/p/text()")
    body = '\n'.join(body)
    with open(f'斗破2/{title}.txt', mode='a+', encoding='utf-8') as fw:
        fw.write(body)


def geturl(url):  # 获取子链接
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    lis = tree.xpath("/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/ul/li")
    print("总共{}章".format(len(lis)))
    for li in lis:
        href = li.xpath("./a/@href")[0].strip('//')
        href = "http://"+href
        title = li.xpath("./a/text()")[0]
        download(href, title)
        print(title)


if __name__ == '__main__':
    url1 = "http://www.doupo321.com/doupocangqiong/"
    st = time.time()
    geturl(url1)
    ed = time.time()
    print("耗时：", ed-st)

大约花费了30min。
在这里插入图片描述

3.2 多线程

# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import requests
from lxml import etree
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


def download(url, title):
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    body = tree.xpath("/html/body/div/div/div[4]/p/text()")
    body = '\n'.join(body)
    with open(f'斗破1/{title}.txt', mode='w', encoding='utf-8')as fw:
        fw.write(body)


def geturl(url):
    # 获取每一章的链接
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    lis1 = tree.xpath("/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/ul/li")
    print("总共{}章".format(len(lis1)))
    return lis1


if __name__ == '__main__':
    url1 = "http://www.doupo321.com/doupocangqiong/"
    st = time.time()
    lis = geturl(url1)
    with ThreadPoolExecutor(1000) as t:  # 创建线程池，最多有1000个线程
        for li in lis:
            href = li.xpath("./a/@href")[0].strip('//')
            href = "http://" + href
            title = li.xpath("./a/text()")[0]
            t.submit(download, url=href, title=title)
            print(title)
    ed = time.time()
    print("耗时：", ed-st)

仅耗时22秒。
在这里插入图片描述

3.3 异步协程

安装依赖库pip install aiohttp
安装依赖库pip install aiofiles

# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import aiohttp
import asyncio
import aiofiles
from lxml import etree
import time


async def download(url,title,session):
    async with session.get(url) as resp:  # resp = requests.get()
        html = await resp.text()
        tree = etree.HTML(html)
        body = tree.xpath("/html/body/div/div/div[4]/p/text()")
        body = '\n'.join(body)
    async with aiofiles.open(f'斗破/{title}.txt', mode='w', encoding='utf-8')as f:  # 保存下载内容
        await f.write(body)


async def geturl(url):
    resp = requests.get(url)
    resp.encoding = 'utf-8'
    html = resp.text
    tree = etree.HTML(html)
    lis = tree.xpath("/html/body/div[1]/div[2]/div[1]/div[3]/div[2]/ul/li")
    print("总共{}章".format(len(lis)))
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  # request
        for li in lis:
            href = li.xpath("./a/@href")[0].strip('//')
            href = "http://"+href
            title = li.xpath("./a/text()")[0]
            print(title)
            # 插入异步操作
            tasks.append(asyncio.ensure_future(download(href, title, session)))
        await asyncio.wait(tasks)

if __name__ == '__main__':
    url1 = "http://www.doupo321.com/doupocangqiong/"
    st = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(geturl(url1))
    ed = time.time()
    print("耗时：", ed-st)

大约需要32秒
在这里插入图片描述
可以看出，用多线程，仅仅22秒就扒完了一部1600多章的小说，但是多线程会对系统的开销较大；如果用异步协程，爬取速度会稍微慢些，需要大概32秒，但是对系统开销较小，建议大家采用异步协程的方式，但是用单线程去爬取会慢很多，扒完一部小说耗时需要30min，不是很推荐。

拿到的小说是乱序的，后期想办法解决。

4 大写数字替换成阿拉伯数字

# -*- coding: utf-8 -*-
import re

pattern = re.compile(u'第(.*)章')

mulu = u'''第一千五百四十六章 道韵高低'''

# constants for chinese_to_arabic
# 中文对应阿拉伯数字
CN_NUM = {
    '〇': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '零': 0,
    '壹': 1, '贰': 2, '叁': 3, '肆': 4, '伍': 5, '陆': 6, '柒': 7, '捌': 8, '玖': 9, '貮': 2, '两': 2,
}
# 中文对应单位
CN_UNIT = {
    '十': 10,
    '拾': 10,
    '百': 100,
    '佰': 100,
    '千': 1000,
    '仟': 1000,
    '万': 10000,
    '萬': 10000,
    '亿': 100000000,
    '億': 100000000,
    '兆': 1000000000000,
}


def chinese_to_arabic(cn):
    print(cn)
    unit = 0  # current
    ldig = []  # digest
    for cndig in reversed(cn):
        print(cndig)
        if cndig in CN_UNIT:
            unit = CN_UNIT.get(cndig)
            if unit == 10000 or unit == 100000000:
                ldig.append(unit)
                unit = 1

        else:
            dig = CN_NUM.get(cndig)
            if unit:
                dig *= unit
                unit = 0
            ldig.append(dig)

    if unit == 10:
        ldig.append(10)
    val, tmp = 0, 0
    for x in reversed(ldig):
        if x == 10000 or x == 100000000:
            val += tmp * x
            tmp = 0
        else:
            tmp += x
    val += tmp
    return val


print(pattern.findall(mulu))