小白爬虫第四弹之爬虫快跑（多进程 + 多线程）

ＰＳ：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：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88

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） $ne的意思是不匹配 """ record = self.db.find_one( {'status': {'$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: self.db.insert({'_id': url, 'status': self.OUTSTANDING, '主题': title}) 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: self.db.insert({'_id': title, 'statue': self.OUTSTANDING, 'url': url}) 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， $set是设置的意思，和MySQL的set语法一个意思 """ record = self.db.find_and_modify( query={'status': self.OUTSTANDING}, update={'$set': {'status': self.PROCESSING, 'timestamp': datetime.now()}} ) if record: return record['_id'] else: self.repair() raise KeyError def pop_title(self, url): record = self.db.find_one({'_id': 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)""" record = self.db.find_one({'status': self.OUTSTANDING}) if record: return record['_id'] def complete(self, url): """这个函数是更新已完成的URL完成""" self.db.update({'_id': url}, {'$set': {'status': self.COMPLETE}}) def repair(self): """这个函数是重置状态$lt是比较""" record = self.db.find_and_modify( 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！""" self.db.drop()

 

好了，队列我们做好了，下面是获取所有页面的代码：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

from Download import request from mongodb_queue import MogoQueue from bs4 import BeautifulSoup spider_queue = MogoQueue('meinvxiezhenji', 'crawl_queue') 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__": start('http://www.mzitu.com/all') """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：

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85

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): crawl_queue = MogoQueue('meinvxiezhenji', 'crawl_queue') ##这个是我们获取URL的队列 ##img_queue = MogoQueue('meinvxiezhenji', 'img_queue') 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() isExists = os.path.exists(os.path.join("D:mzitu", path)) if not isExists: print(u'建了一个名字叫做', path, u'的文件夹！') os.makedirs(os.path.join("D:mzitu", path)) 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) < max_threads or crawl_queue.peek(): ##线程池中的线程少于max_threads 或者 crawl_qeue时 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！小白教程就到此结束了，后面我教大家玩玩 Scrapy；目标 顶点小说网， 爬完全站的小说。 再后面带大家玩玩 抓新浪 汤不热、模拟登录 之类的。或许维护一个公共代理 IP 池之类的。 这个所有代码我放在这个位置了：https://github.com/thsheep/mzitu/