小白爬虫之爬虫快跑，多进程和多线程

使用多线程时好像在目录切换的问题上存在问题，可以给线程加个锁试试

Hello 大家好！我又来了。

你是不是发现下载图片速度特别慢、难以忍受啊！对于这种问题 一般解决办法就是多进程了！一个进程速度慢！我就用十个进程，相当于十个人一起干。速度就会快很多啦！（为什么不说多线程？懂点Python的小伙伴都知道、GIL的存在 导致Python的多线程有点坑啊！）今天就教大家来做一个多进程的爬虫（其实吧、可以用来做一个超简化版的分布式爬虫）

其实吧！还有一种加速的方法叫做“异步”！不过这玩意儿我没怎么整明白就不出来误人子弟了！（因为爬虫大部分时间都是在等待response中！‘异步’则能让程序在等待response的时间去做的其他事情。）

学过Python基础的同学都知道、在多进程中，进程之间是不能相互通信的，这就有一个很坑爹的问题的出现了！多个进程怎么知道那那些需要爬取、哪些已经被爬取了！

这就涉及到一个东西！这玩意儿叫做队列！！队列！！队列！！其实吧正常来说应该给大家用队列来完成这个教程的， 比如 Tornado 的queue模块。（如果需要更为稳定健壮的队列，则请考虑使用Celery这一类的专用消息传递工具）

不过为了简化技术种类啊！（才不会告诉你们是我懒，嫌麻烦呢！）这次我们继续使用MongoDB。

好了！先来理一下思路：

每个进程需要知道那些URL爬取过了、哪些URL需要爬取！我们来给每个URL设置两种状态：

outstanding:等待爬取的URL

complete:爬取完成的URL

诶！等等我们好像忘了啥？ 失败的URL的怎么办啊？我们在增加一种状态：

processing:正在进行的URL。

嗯！当一个所有初始的URL状态都为outstanding；当开始爬取的时候状态改为：processing；爬取完成状态改为：complete；失败的URL重置状态为：outstanding。为了能够处理URL进程被终止的情况、我们设置一个计时参数，当超过这个值时；我们则将状态重置为outstanding。

下面开整Go Go Go！

首先我们需要一个模块：datetime(这个模块比内置time模块要好使一点)不会装？？不是吧！ pip install datetime

还有上一篇博文我们已经使用过的pymongo

下面是队列的代码：

Python

from datetime import datetime, timedelta

from pymongo import MongoClient, errors

class MogoQueue():

OUTSTANDING = 1 ##初始状态

PROCESSING = 2 ##正在下载状态

COMPLETE = 3 ##下载完成状态

def __init__(self, db, collection, timeout=300):##初始mongodb连接

self.client = MongoClient()

self.Client = self.client[db]

self.db = self.Client[collection]

self.timeout = timeout

def __bool__(self):

"""

这个函数，我的理解是如果下面的表达为真，则整个类为真

至于有什么用，后面我会注明的（如果我的理解有误，请指点出来谢谢，我也是Python新手）

$ne的意思是不匹配

"""

{'status': {'$ne': self.COMPLETE}}

)

return True if record else False

def push(self, url, title): ##这个函数用来添加新的URL进队列

try:

print(url, '插入队列成功')

except errors.DuplicateKeyError as e: ##报错则代表已经存在于队列之中了

print(url, '已经存在于队列中了')

pass

def push_imgurl(self, title, url):

try:

print('图片地址插入成功')

except errors.DuplicateKeyError as e:

print('地址已经存在了')

pass

def pop(self):

"""

这个函数会查询队列中的所有状态为OUTSTANDING的值，

更改状态，（query后面是查询）（update后面是更新）

并返回_id（就是我们的ＵＲＬ），MongDB好使吧，^_^

如果没有OUTSTANDING的值则调用repair()函数重置所有超时的状态为OUTSTANDING，

$set是设置的意思，和MySQL的set语法一个意思

"""

query={'status': self.OUTSTANDING},

update={'$set': {'status': self.PROCESSING, 'timestamp': datetime.now()}}

)

if record:

return record['_id']

else:

self.repair()

raise KeyError

def pop_title(self, url):

return record['主题']

def peek(self):

"""这个函数是取出状态为 OUTSTANDING的文档并返回_id(URL)"""

if record:

return record['_id']

def complete(self, url):

"""这个函数是更新已完成的URL完成"""

def repair(self):

"""这个函数是重置状态$lt是比较"""

query={

'timestamp': {'$lt': datetime.now() - timedelta(seconds=self.timeout)},

'status': {'$ne': self.COMPLETE}

},

update={'$set': {'status': self.OUTSTANDING}}

)

if record:

print('重置URL状态', record['_id'])

def clear(self):

"""这个函数只有第一次才调用、后续不要调用、因为这是删库啊！"""

好了，队列我们做好了，下面是获取所有页面的代码：

Python

from Download import request

from mongodb_queue import MogoQueue

from bs4 import BeautifulSoup

def start(url):

response = request.get(url, 3)

Soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

all_a = Soup.find('div', class_='all').find_all('a')

for a in all_a:

title = a.get_text()

url = a['href']

spider_queue.push(url, title)

"""上面这个调用就是把URL写入MongoDB的队列了"""

if __name__ == "__main__":

"""这一段儿就不解释了哦！超级简单的"""

下面就是多进程+多线程的下载代码了：

Python

import os

import time

import threading

import multiprocessing

from mongodb_queue import MogoQueue

from Download import request

from bs4 import BeautifulSoup

SLEEP_TIME = 1

def mzitu_crawler(max_threads=10):

def pageurl_crawler():

while True:

try:

url = crawl_queue.pop()

print(url)

except KeyError:

print('队列没有数据')

break

else:

img_urls = []

req = request.get(url, 3).text

title = crawl_queue.pop_title(url)

mkdir(title)

os.chdir('D:\mzitu\\' + title)

max_span = BeautifulSoup(req, 'lxml').find('div', class_='pagenavi').find_all('span')[-2].get_text()

for page in range(1, int(max_span) + 1):

page_url = url + '/' + str(page)

img_url = BeautifulSoup(request.get(page_url, 3).text, 'lxml').find('div', class_='main-image').find('img')['src']

img_urls.append(img_url)

save(img_url)

crawl_queue.complete(url) ##设置为完成状态

##img_queue.push_imgurl(title, img_urls)

##print('插入数据库成功')

def save(img_url):

name = img_url[-9:-4]

print(u'开始保存：', img_url)

img = request.get(img_url, 3)

f = open(name + '.jpg', 'ab')

f.write(img.content)

f.close()

def mkdir(path):

path = path.strip()

if not isExists:

print(u'建了一个名字叫做', path, u'的文件夹！')

return True

else:

print(u'名字叫做', path, u'的文件夹已经存在了！')

return False

threads = []

while threads or crawl_queue:

"""

这儿crawl_queue用上了，就是我们__bool__函数的作用，为真则代表我们MongoDB队列里面还有数据

threads 或者 crawl_queue为真都代表我们还没下载完成，程序就会继续执行

"""

for thread in threads:

if not thread.is_alive(): ##is_alive是判断是否为空,不是空则在队列中删掉

threads.remove(thread)

while len(threads)

thread = threading.Thread(target=pageurl_crawler) ##创建线程

thread.setDaemon(True) ##设置守护线程

thread.start() ##启动线程

threads.append(thread) ##添加进线程队列

time.sleep(SLEEP_TIME)

def process_crawler():

process = []

num_cpus = multiprocessing.cpu_count()

print('将会启动进程数为：', num_cpus)

for i in range(num_cpus):

p = multiprocessing.Process(target=mzitu_crawler) ##创建进程

p.start() ##启动进程

process.append(p) ##添加进进程队列

for p in process:

p.join() ##等待进程队列里面的进程结束

if __name__ == "__main__":

process_crawler()

好啦！一个多进程多线的爬虫就完成了，（其实你可以设置一下MongoDB，然后调整一下连接配置，在多台机器上跑哦！！嗯，就是超级简化版的分布式爬虫了，虽然很是简陋。）

本来还想下载图片那一块儿加上异步（毕竟下载图片是Ｉ＼Ｏ等待最久的时间了，），可惜异步我也没怎么整明白，就不拿出来贻笑大方了。

另外，各位小哥儿可以参考上面代码，单独处理图片地址试试（就是多个进程直接下载图片）？

我测试了一下八分钟下载100套图

PS：请务必使用 第二篇博文中的下载模块，或者自己写一个自动更换代理的下载模块！！！不然寸步难行，分分钟被服务器BAN掉！

这个所有代码我放在这个位置了：

https://github.com/thsheep/mzitu/

当然，芝麻HTTP也会一直提供充足的网络资源支持

转载自：静觅 » 小白爬虫第四弹之爬虫快跑（多进程+多线程）