Python3多線程處理爬蟲的實(shí)戰(zhàn)
多線程
到底什么是多線程?說起多線程我們首先從單線程來說。例如,我在這里看書,等這件事情干完,我就再去聽音樂。對于這兩件事情來說都是屬于單線程,是一個完成了再接著完成下一個。但是我一般看書一邊聽歌,同時進(jìn)行,這個就屬于多線程了。
在爬蟲過程中,如果只使用單線程進(jìn)行爬取,效率會比較低下,因此多線程的爬蟲處理方式更為常用。Python3提供了threading模塊來支持多線程編程,以下是使用Python3多線程處理爬蟲的一般步驟:
導(dǎo)入依賴模塊
import threading import requests from queue import Queue
構(gòu)建爬蟲類
class Spider:
def __init__(self):
self.urls = Queue() # 待爬取的鏈接隊(duì)列
self.results = [] # 存儲爬取結(jié)果的列表
self.lock = threading.Lock() # 線程鎖
self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 獲取鏈接列表
def get_urls(self):
# 這里可以從文件、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)頁等方式獲取待爬取的鏈接
# 這里以一個示例鏈接列表作為例子
urls = ['<https://www.example.com/page1>', '<https://www.example.com/page2>', '<https://www.example.com/page3>']
for url in urls:
self.urls.put(url)
# 爬取頁面并處理結(jié)果
def crawl(self):
while not self.urls.empty():
url = self.urls.get()
try:
response = requests.get(url, headers=self.headers)
# 這里可以對response進(jìn)行解析,獲取需要的信息
# 這里以抓取頁面title作為例子
title = response.text.split('<title>')[1].split('</title>')[0]
self.results.append(title)
except Exception as e:
print(e)
finally:
self.urls.task_done()
# 啟動多線程爬蟲
def run(self, thread_num=10):
self.get_urls()
for i in range(thread_num):
t = threading.Thread(target=self.crawl)
t.start()
self.urls.join()
# 將結(jié)果寫入文件或者數(shù)據(jù)庫
with self.lock:
with open('result.txt', 'a') as f:
for result in self.results:
f.write(result + '\\n')
到此這篇關(guān)于Python3多線程處理爬蟲的實(shí)戰(zhàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python3多線程爬蟲內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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