这篇博文主要是对我的这篇https://www.cnblogs.com/tszr/p/12198054.html爬虫效率的优化，目的是为了提高爬虫效率。
可以根据出发地同时调用多个CPU，每个CPU运行一个出发地的脚本，如果你的电脑有8个CPU，那么将会每次同时获取8个出发地的数据。
代码如下：
import time import json import pymongo import requests import urllib.request #使用MongoDB创建数据库、表 client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) book_qunar = client['qunarr'] sheet_qunar_zyx = book_qunar['qunar_zyxx'] def get_list(dep,item): url = 'https://touch.dujia.qunar.com/list?modules=list%2CbookingInfo%2CactivityDetail&dep={}&query={}&dappDealTrace=true&mobFunction=%E6%89%A9%E5%B1%95%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%A1%8C&cfrom=zyx&it=dujia_hy_destination&date=&needNoResult=true&originalquery={}&limit=0,24&includeAD=true&qsact=search'.format(urllib.request.quote(dep),urllib.request.quote(item),urllib.request.quote(item)) time.sleep(3) strhtml = requests.get(url) #获取当前目的地的产品数量 #这里做异常处理,如果这条语句出错将会结束当前这个运行 try: routeCount = int(strhtml.json()['data']['limit']['routeCount']) except: return for limit in range(0,routeCount,24): url = 'https://touch.dujia.qunar.com/list?modules=list%2CbookingInfo%2CactivityDetail&dep={}&query={}&dappDealTrace=true&mobFunction=%E6%89%A9%E5%B1%95%E8%87%AA%E7%94%B1%E8%A1%8C&cfrom=zyx&it=dujia_hy_destination&date=&needNoResult=true&originalquery={}&limit={},24&includeAD=true&qsact=search'.format(urllib.request.quote(dep),urllib.request.quote(item),urllib.request.quote(item),limit) time.sleep(3) strhtml = requests.get(url) #用一个字典保存当前这个产品的信息 result = { 'date':time.strftime('%Y-%m-%d',time.localtime(time.time())), 'dep':dep, 'arrive':item, 'limit':limit, 'result':strhtml.json() } #向数据库中插入这条产品信息记录 sheet_qunar_zyx.insert_one(result) print('成功！') def connect_mongo(): client = pymongo.MongoClient('localhost',27017) book_qunar = client['qunarr'] return book_qunar['qunar_zyxx'] def get_json(url): strhtml = requests.get(url) time.sleep(3) return strhtml.json() def get_all_data(dep): a = [] url = 'https://touch.dujia.qunar.com/golfz/sight/arriveRecommend?dep={}&exclude=&extensionImg=255,175'.format(urllib.request.quote(dep)) arrive_dict = get_json(url) for arr_item in arrive_dict['data']: for arr_item_1 in arr_item['subModules']: for query in arr_item_1['items']: #如果当前这个目的地不在a中的话，那就添加进去，否则不添加，这样就可以达到目的地去重的目的了 if(query['query'] not in a): a.append(query['query']) #逐个地取出当前出发点对应的目的地item for item in a: get_list(dep,item) #起点 dep_list = ''' 马鞍山 茂名 眉山 梅州 绵阳 牡丹江 武汉 乌鲁木齐 万宁 潍坊 威海 渭南 文昌 文山 温州 乌海 芜湖 五家渠市 乌兰察布 武威 无锡 武夷山市 五指山 吴忠 梧州 郑州 枣庄 彰化 张家界 张家口 张掖 漳州 湛江 肇庆 昭通 镇江 中山 中卫 周口 舟山 珠海 驻马店 株洲 淄博 自贡 资阳 遵义 日喀则 日照 瑞金市 北京 白城 百色 白沙 白山 白银 保定 宝鸡 保山 保亭 包头 巴彦淖尔 巴音郭楞 巴中 北海 蚌埠 本溪 毕节 滨州 博尔塔拉 亳州 上海 沈阳 石家庄 三门峡 三明 三沙 三亚 商洛 商丘 上饶 山南 汕头 汕尾 韶关 绍兴 邵阳 神农架 深圳 石河子 十堰 石嘴山 双鸭山 朔州 四平 松原 绥化 遂宁 随州 宿迁 宿州 苏州 济南 佳木斯 吉安 江门 焦作 嘉兴 嘉峪关 揭阳 吉林市 金昌 晋城 景德镇 荆门 荆州 金华 济宁 晋中 锦州 九江 酒泉 鸡西 济源 长春 长沙 成都 重庆 沧州 常德 昌都 长葛市 昌吉 长治 常州 巢湖 朝阳市 潮州 承德 澄迈 郴州 赤峰 池州 崇左 楚雄 滁州 西安 香港 西宁 厦门 湘潭 湘西 襄阳 咸宁 仙桃 咸阳 孝感 西昌市 锡林郭勒盟 西南中沙群岛办事处 兴安盟 邢台 新乡 信阳 新余 忻州 西双版纳 宣城 许昌 徐州 黔东南 潜江 黔南 黔西南 青岛 庆阳 清远 秦皇岛 钦州 琼海 琼中 齐齐哈尔 七台河 泉州 曲靖 衢州 南昌 南京 南宁 南充 南平 南通 南投 南阳 那曲 内江 宁波 宁德 怒江 台北 太原 天津 塔城地区 泰安 台中 台州 泰州 唐山 天水 铁岭 铜川 通化 通辽 铜陵 铜仁 吐鲁番 图木舒克 屯昌 鄂尔多斯 恩施 鄂州 大理 大连 丹东 淡水 儋州 大庆 大同 大兴安岭 达州 德宏 德阳 德州市 定安 定西 迪庆 东方 东莞 东营 敦煌市 兰州 拉萨 来宾 莱芜 廊坊 乐东 乐山 凉山州 连云港 聊城 辽阳 辽源 丽江 临沧 临汾 临高 陵水 临夏 临沂 林芝 丽水 六安 六盘水 柳州 陇南 龙岩 娄底 漯河 洛阳 泸州 吕梁 澳门 阿坝州 阿克苏地区 阿拉尔 阿拉善盟 阿勒泰 阿里 安康 安庆 鞍山 安顺 安阳 广州 贵阳 甘南 赣州 甘孜州 高雄 广安 广元 贵港 桂林 果洛藏族自治州 固原 昆明 开封 喀什 克拉玛依 克孜勒苏柯尔克孜 克孜勒苏 盘锦 攀枝花 平顶山市 平凉 萍乡 普洱 普宁 莆田 濮阳 福州 防城港 佛山 抚顺 阜新 阜阳 抚州 银川 雅安 延安 延边 盐城 阳江 阳泉 扬州 延吉市 烟台 宜宾 宜昌 伊春 宜春 伊犁 伊犁哈萨克自治州 营口 鹰潭 义乌市 益阳 永州 岳阳 玉林 榆林 运城 云浮 玉树藏族自治州 玉溪 哈尔滨 海口 杭州 合肥 呼和浩特 海北藏族自治州 海东地区 海南藏族自治州 海西蒙古族藏族自治州 哈密 邯郸 汉中 鹤壁 河池 鹤岗 黑河 衡水 衡阳 和田 河源 菏泽 贺州 红河 淮安 淮北 怀化 淮南 黄冈 黄南藏族自治州 黄山 黄石 惠州 葫芦岛 呼伦贝尔 湖州 '''
#多进程爬虫用的库是Pool，这个函数可以自定义多进程的数量，不设置时就代表默认有多少个CPU就开多少个进程。 #最后使用pool.map()将第二个参数映射到第一个参数（函数）上。 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool() pool.map(get_all_data,dep_list.split())
