Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码

下面是Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码的完整攻略。

一、什么是多线程、异步和多进程

在开始讲解Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码之前，我们先来了解一下多线程、异步和多进程的概念。

1. 多线程

多线程是指在一个程序中同时执行多个不同的线程，每个线程处理不同的任务。多线程可以提高程序的运行效率，减少响应时间，提高用户体验。

2. 异步

异步是一种编程模型，可以在单个线程内处理多项任务，而不需要等待前一个任务完成再去处理下一个任务。异步可以大大提高程序的性能和响应速度。

3. 多进程

多进程是指在一个程序中同时启动多个进程，并行执行不同任务来提高程序的运行效率。

二、Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码

下面我们来看一下Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码的详细过程。

1. 实现多线程爬虫

import threading
import requests

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url

    def run(self):
        r = requests.get(self.url)
        print(r.content)

url_list = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.csdn.net/', 'https://www.cnblogs.com/']

for url in url_list:
    t = MyThread(url)
    t.start()

这段代码实现了多线程爬取多个网站的内容。首先定义了一个MyThread类，继承了threading.Thread类，并重写了run方法，在run方法中使用requests库爬取指定url的内容。

然后循环遍历url_list列表，为每一个url创建一个MyThread对象并启动线程。

2. 实现异步爬虫

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        url_list = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.csdn.net/', 'https://www.cnblogs.com/']
        for url in url_list:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for response in responses:
            print(response)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这段代码实现了异步爬取多个网站的内容。首先定义了一个fetch协程，使用aiohttp库异步获取指定url的内容。

然后定义了一个main协程，创建aiohttp.ClientSession对象，并使用asyncio.ensure_future方法将fetch协程加入异步任务列表中，最后使用asyncio.gather方法进行协程调度，让程序同时运行所有异步任务。

3. 实现多进程爬虫

import multiprocessing
import requests

def crawl(url):
    res = requests.get(url)
    print(res.content)

url_list = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.csdn.net/', 'https://www.cnblogs.com/']

processes = []

for url in url_list:
    p = multiprocessing.Process(target=crawl, args=(url,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

这段代码实现了多进程爬取多个网站的内容。我们定义了一个crawl函数，使用requests库爬取指定url的内容。

然后循环遍历url_list列表，为每一个url创建一个multiprocessing.Process对象并启动进程。最后使用join方法等待所有进程结束。

三、示例说明

以下为两个Python多线程、异步＋多进程爬虫实现代码的示例说明。

1. 多线程爬虫示例

假设我们需要从多个网站中获取最新新闻的标题和链接，我们可以使用多线程进行爬取。示例代码如下：

import threading
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.url = url

    def run(self):
        r = requests.get(self.url)
        soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
        news_title = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['title']
        news_link = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['href']
        print(news_title, news_link)

url_list = ['https://news.baidu.com/', 'https://news.sina.com.cn/', 'http://news.qq.com/']

for url in url_list:
    t = MyThread(url)
    t.start()

2. 异步爬虫示例

假设我们需要从多个网站中获取最新新闻的标题和链接，我们可以使用异步进行爬取。示例代码如下：

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        url_list = ['https://news.baidu.com/', 'https://news.sina.com.cn/', 'http://news.qq.com/']
        for url in url_list:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(session, url))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        for response in responses:
            soup = BeautifulSoup(response, 'html.parser')
            news_title = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['title']
            news_link = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['href']
            print(news_title, news_link)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在这个示例中，我们首先定义了一个fetch协程，使用aiohttp库异步获取指定url的内容。

在异步任务运行结束后，我们遍历所有的响应内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML文本，获取新闻的标题和链接。最后将结果输出到控制台上。

3. 多进程爬虫示例

假设我们需要从多个网站中获取最新新闻的标题和链接，我们可以使用多进程进行爬取。示例代码如下：

import multiprocessing
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url):
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.content, 'html.parser')
    news_title = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['title']
    news_link = soup.find('a', {'class': 'news-title'})['href']
    print(news_title, news_link)

url_list = ['https://news.baidu.com/', 'https://news.sina.com.cn/', 'http://news.qq.com/']

processes = []

for url in url_list:
    p = multiprocessing.Process(target=crawl, args=(url,))
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

在这个示例中，我们定义了一个crawl函数，使用requests库爬取指定url的内容。