python异步爬虫之多线程

Python异步爬虫之多线程攻略

异步爬虫可以提高爬虫的效率，将爬虫的速度提升到一个新的水平。而在异步爬虫中，多线程是一种非常实用的技术。在本文中，我们将详细讲解如何通过多线程的方式来实现 Python 异步爬虫。

什么是多线程

多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程都可以执行不同的代码。多线程可以提高程序的效率，因为多个线程能够同时执行，从而减少了等待时间。

多线程和异步的区别

多线程和异步都可以提高程序的执行效率，但是它们实现的方式是不同的。在多线程中，每个线程都是独立的，可以执行不同的任务。而在异步编程中，只有一个线程，但是这个线程可以执行多个任务，因为任务之间存在依赖关系，所以需要等待上一个任务完成后才能进行下一个任务。

多线程异步爬虫的实现

多线程异步爬虫的实现比较简单，只需要将异步访问网站的代码放在一个线程中执行即可。

具体实现方法如下：

import asyncio
import requests
import threading

loop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)

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

async def request_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession(loop=loop) as session:
        html = await fetch(session, url)
        return html

def request_multithread(urls):
    loop = asyncio.new_event_loop()
    asyncio.set_event_loop(loop)
    tasks = []
    for url in urls:
        tasks.append(asyncio.ensure_future(request_url(url)))
    results = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    loop.close()
    return results

在这段代码中，我们定义了一个异步函数 fetch 来访问网页。然后，在一个线程中创建了一个事件循环来执行多个异步任务。最后，返回所有任务的结果。

使用该函数的示例代码如下：

from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup

urls = ['https://www.baidu.com','https://www.jd.com']
results = request_multithread(urls)
for result in results:
    soup = BeautifulSoup(result, 'html.parser')
    title = soup.title.string.strip()
    print(title)

以上代码将异步访问百度和京东的网站，将网站的 HTML 代码返回，并使用 Beautiful Soup 解析 HTML 页面，获取网站的标题，输出结果如下：

百度一下，你就知道
京东(JD.COM)-正品低价、品质保障、配送及时、轻松购物！

从上面的示例代码中，我们可以看到多线程异步访问网站的实现思路，非常简单易懂。

多线程异步爬虫的优势

使用多线程异步爬虫的优势主要体现在以下几个方面：

1. 提高爬虫效率：多线程可以同时执行多个任务，从而大大提高了爬取数据的速度。
2. 降低资源占用：异步爬虫和多线程爬虫都可以减少资源占用，但多线程异步爬虫的资源占用更低。
3. 稳定可靠：多线程异步爬虫可以同时处理多个任务，因此即使一个线程出现问题，也不会影响其他线程的运行。

总之，多线程异步爬虫是一种非常实用的爬虫技术，实现起来比较简单，并且能够极大地提高爬虫的效率。