python支持多线程的爬虫实例

下面是详细讲解“Python支持多线程的爬虫实例”的攻略：

准备工作

1. 安装Python。可从官网（https://www.python.org/downloads/）下载适用于您的操作系统的Python版本。

2. 安装必要的包：requests, beautifulsoup4, lxml，它们可通过pip命令进行安装。

bash
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install lxml

多线程爬取网页

1. 定义一个用于线程的类。在以下示例中， ThreadCrawler 类代表一个可以运行在独立线程中的“爬虫”对象。

``` python
from threading import Thread

class ThreadCrawler(Thread):
def init(self, url):
Thread.init(self)
self.url = url

   def run(self):
       # 下面是需要在线程中执行的函数
       content = requests.get(self.url)
       soup = BeautifulSoup(content.text, 'lxml')
       # 处理从该url获取到的数据

```

1. 使用 ThreadCrawler 类创建多个线程，每个线程都负责从一个URL中获取数据。

```python
threads = []
urls = ['http://example.com', 'http://example.net', 'http://example.org']

for url in urls:
tc = ThreadCrawler(url)
tc.start()
threads.append(tc)

for tc in threads:
tc.join()
```

在这个示例中，我们创建了三个线程，每个线程分别负责从不同的URL中获取数据。join 方法用于将主线程阻塞，直到所有线程执行完毕。

爬取图片

以下示例中，我们使用多线程的方式从一个页面中获取所有图片的URL，并将图片下载到本地。

import os
from threading import Thread

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


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

    def run(self):
        content = requests.get(self.url)
        soup = BeautifulSoup(content.text, 'lxml')
        for img in soup.findAll('img'):
            imgUrl = self.url + img.get('src')
            self.download(imgUrl)

    def download(self, url):
        localPath = os.path.join('images', url.split('/')[-1])
        with open(localPath, 'wb') as f:
            content = requests.get(url).content
            f.write(content)


if not os.path.exists('images'):
    os.mkdir('images')

urls = ['http://example.com', 'http://example.net', 'http://example.org']
threads = []

for url in urls:
    ic = ImageCrawler(url)
    ic.start()
    threads.append(ic)

for ic in threads:
    ic.join()

在这个示例中，ImageCrawler 类负责从一个URL中查找所有图片，并单独为每张图片创建一个线程来下载。每个线程都会把下载好的图片保存到 images 目录下。

小结

使用多线程可以极大地提高爬虫的效率，但也需要注意线程之间的资源共享以及同步问题。希望本文对使用Python实现多线程爬虫有所帮助。