python实现并发爬虫

本文主要是介绍python实现并发爬虫，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

阅读目录

一.顺序抓取
二.多线程抓取
三.gevent并发抓取
四.基于tornado的coroutine并发抓取

在进行单个爬虫抓取的时候，我们不可能按照一次抓取一个url的方式进行网页抓取，这样效率低，也浪费了cpu的资源。目前python上面进行并发抓取的实现方式主要有以下几种：进程，线程，协程。进程不在的讨论范围之内，一般来说，进程是用来开启多个spider，比如我们开启了4进程，同时派发4个spider进行网络抓取，每个spider同时抓取4个url。

所以，我们今天讨论的是，在单个爬虫的情况下，尽可能的在同一个时间并发抓取，并且抓取的效率要高。

一.顺序抓取

顺序抓取是最最常见的抓取方式，一般初学爬虫的朋友就是利用这种方式，下面是一个测试代码，顺序抓取8个url，我们可以来测试一下抓取完成需要多少时间：

HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9',                 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',                                                       'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',}                                                       
URLS = ['http://www.cnblogs.com/moodlxs/p/3248890.html',                                      'https://www.zhihu.com/topic/19804387/newest',                                        'http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751',                       'https://my.oschina.net/visualgui823/blog/36987',                                     'http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-4738168.html',                              'http://www.tuicool.com/articles/u67Bz26',                                            'http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1538367/',                                  'http://itindex.net/detail/26512-flask-tornado-gevent']                               #url为随机获取的一批url                                                                               def func():                                                                                   """                                                                                       顺序抓取                                                                                      """                                                                                       import requests                                                                           import time                                                                               urls = URLS                                                                               headers = HEADERS                                                                         headers['user-agent'] = "Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537" \           ".36+(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36"      print(u'顺序抓取')                                                                            starttime= time.time()                                                                    for url in urls:                                                                          try:                                                                                  r = requests.get(url, allow_redirects=False, timeout=2.0, headers=headers)        except:                                                                               pass                                                                              else:                                                                                 print(r.status_code, r.url)                                                       endtime=time.time()                                                                       print(endtime-starttime)                                                                  func()

 

我们直接采用内建的time.time()来计时，较为粗略，但可以反映大概的情况。下面是顺序抓取的结果计时：

可以从图片中看到，显示的顺序与urls的顺序是一模一样的，总共耗时为7.763269901275635秒，一共8个url，平均抓取一个大概需要0.97秒。总体来看，还可以接受。

 

二.多线程抓取

线程是python内的一种较为不错的并发方式，我们也给出相应的代码，并且为每个url创建了一个线程，一共8线程并发抓取，下面的代码：

下面是我们运行8线程的测试代码：

 

HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9',                              'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8',                                                                    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',}                                                                    
URLS = ['http://www.cnblogs.com/moodlxs/p/3248890.html',                                                   'https://www.zhihu.com/topic/19804387/newest',                                                     'http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751',                                    'https://my.oschina.net/visualgui823/blog/36987',                                                  'http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-4738168.html',                                           'http://www.tuicool.com/articles/u67Bz26',                                                         'http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1538367/',                                               'http://itindex.net/detail/26512-flask-tornado-gevent']                                            def thread():                                                                                              from threading import Thread                                                                           import requests                                                                                        import time                                                                                            urls = URLS                                                                                            headers = HEADERS                                                                                      headers['user-agent'] = "Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+" \                    "(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36"                       def get(url):                                                                                          try:                                                                                               r = requests.get(url, allow_redirects=False, timeout=2.0, headers=headers)                     except:                                                                                            pass                                                                                           else:                                                                                              print(r.status_code, r.url)                                                                    print(u'多线程抓取')                                                                                        ts = [Thread(target=get, args=(url,)) for url in urls]                                                 starttime= time.time()                                                                                 for t in ts:                                                                                           t.start()                                                                                          for t in ts:                                                                                           t.join()                                                                                           endtime=time.time()                                                                                    print(endtime-starttime)                                                                               
thread()

多线程抓住的时间如下：

可以看到相较于顺序抓取，8线程的抓取效率明显上升了3倍多，全部完成只消耗了2.154秒。可以看到显示的结果已经不是urls的顺序了，说明每个url各自完成的时间都是不一样的。线程就是在一个进程中不断的切换，让每个线程各自运行一会，这对于网络io来说，性能是非常高的。但是线程之间的切换是挺浪费资源的。

 

三.gevent并发抓取

gevent是一种轻量级的协程，可用它来代替线程，而且，他是在一个线程中运行，机器资源的损耗比线程低很多。如果遇到了网络io阻塞，会马上切换到另一个程序中去运行，不断的轮询，来降低抓取的时间 
下面是测试代码：

HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate',}URLS = ['http://www.cnblogs.com/moodlxs/p/3248890.html','https://www.zhihu.com/topic/19804387/newest','http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751','https://my.oschina.net/visualgui823/blog/36987','http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-4738168.html','http://www.tuicool.com/articles/u67Bz26','http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1538367/','http://itindex.net/detail/26512-flask-tornado-gevent']def main():"""gevent并发抓取"""import requestsimport geventimport timeheaders = HEADERSheaders['user-agent'] = "Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+" \"(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36"urls = URLSdef get(url):try:r = requests.get(url, allow_redirects=False, timeout=2.0, headers=headers)except:passelse:print(r.status_code, r.url)print(u'基于gevent的并发抓取')starttime= time.time()g = [gevent.spawn(get, url) for url in urls]gevent.joinall(g)endtime=time.time()print(endtime - starttime)
main()

协程的抓取时间如下：

正常情况下，gevent的并发抓取与多线程的消耗时间差不了多少，但是可能是我网络的原因，或者机器的性能的原因，时间有点长......,请各位小主在自己电脑进行跑一下看运行时间

 

四.基于tornado的coroutine并发抓取

tornado中的coroutine是python中真正意义上的协程，与python3中的asyncio几乎是完全一样的，而且两者之间的future是可以相互转换的，tornado中有与asyncio相兼容的接口。 
下面是利用tornado中的coroutine进行并发抓取的代码：

 

利用coroutine编写并发略显复杂，但这是推荐的写法，如果你使用的是python3，强烈建议你使用coroutine来编写并发抓取。

下面是测试代码：

 

HEADERS = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8','Accept-Encoding': 'gzip, deflate',}URLS = ['http://www.cnblogs.com/moodlxs/p/3248890.html','https://www.zhihu.com/topic/19804387/newest','http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/24281751','https://my.oschina.net/visualgui823/blog/36987','http://blog.chinaunix.net/uid-9162199-id-4738168.html','http://www.tuicool.com/articles/u67Bz26','http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1538367/','http://itindex.net/detail/26512-flask-tornado-gevent']
import time
from tornado.gen import coroutine
from tornado.ioloop import IOLoop
from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient, HTTPError
from tornado.httpclient import HTTPRequest#urls与前面相同
class MyClass(object):def __init__(self):#AsyncHTTPClient.configure("tornado.curl_httpclient.CurlAsyncHTTPClient")self.http = AsyncHTTPClient()@coroutinedef get(self, url):#tornado会自动在请求首部带上host首部request = HTTPRequest(url=url,method='GET',headers=HEADERS,connect_timeout=2.0,request_timeout=2.0,follow_redirects=False,max_redirects=False,user_agent="Mozilla/5.0+(Windows+NT+6.2;+WOW64)+AppleWebKit/537.36+\(KHTML,+like+Gecko)+Chrome/45.0.2454.101+Safari/537.36",)yield self.http.fetch(request, callback=self.find, raise_error=False)def find(self, response):if response.error:print(response.error)print(response.code, response.effective_url, response.request_time)class Download(object):def __init__(self):self.a = MyClass()self.urls = URLS@coroutinedef d(self):print(u'基于tornado的并发抓取')starttime = time.time()yield [self.a.get(url) for url in self.urls]endtime=time.time()print(endtime-starttime)if __name__ == '__main__':dd = Download()loop = IOLoop.current()loop.run_sync(dd.d)

 

抓取的时间如下：

可以看到总共花费了128087秒，而这所花费的时间恰恰就是最后一个url抓取所需要的时间，tornado中自带了查看每个请求的相应时间。我们可以从图中看到，最后一个url抓取总共花了1.28087秒，相较于其他时间大大的增加，这也是导致我们消耗时间过长的原因。那可以推断出，前面的并发抓取，也在这个url上花费了较多的时间。

总结： 
以上测试其实非常的不严谨，因为我们选取的url的数量太少了，完全不能反映每一种抓取方式的优劣。如果有一万个不同的url同时抓取，那么记下总抓取时间，是可以得出一个较为客观的结果的。 
并且，已经有人测试过，多线程抓取的效率是远不如gevent的。所以，如果你使用的是python2，那么我推荐你使用gevent进行并发抓取；如果你使用的是python3，我推荐你使用tornado的http客户端结合coroutine进行并发抓取。从上面的结果来看，tornado的coroutine是高于gevent的轻量级的协程的。但具体结果怎样，我没测试过。

这篇关于python实现并发爬虫的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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