回顧多執行緒爬取資料

明確目的:將多執行緒爬蟲涉及到的技術點回顧一下

首先,是基本流程,多執行緒爬蟲架構圖如下

**用來存url,和 網頁的響應內容,給執行緒提供資料執行緒資料

class queue(object):

"""enqueue(item) 往佇列中新增乙個item元素
dequeue() 從佇列頭部刪除乙個元素
is_empty() 判斷乙個佇列是否為空
size() 返回佇列的大小
"""def __init__(self):
self.queue = 
def put(self, item):
def get(self):
return self.queue.pop(0)
def isempty(self):
return self.queue == 
def size(self):
return len(self.queue)

這次我們主要用put()和get()方法,其中給get(block=false)佇列將引發empty異常.

from queue import queue

urlqueue = queue()
dataqueue = queue()
lock = threading.lock()
url = ''
for i in range(1, 15):
urlqueue.put(url.format(i))

適用範圍

1.伺服器中的檔案管理或通訊控制

2.前後臺處理

3.非同步處理

爬取,解析

這裡我們要非同步爬取每個url對應的頁面,並解析爬取到的資料:非同步:訪問資源時在空閒等待時同時訪問其他資源

區別同步和非同步

乙個程序啟動的多個不相干執行緒，它們相互之間關係為非同步。

同步必須執行到底之後才能執行其他操作，而非同步可以任意操作

(任務a執行到乙個階段,需要 任務b的某個結果,a任務會停下來等待)

資料持久化,處理高併發

將資料寫到資料庫,由於執行緒共享全域性變數負責解析的執行緒會競爭同一資源,導致我們爬取的資料入庫時出現異常

因此我們可以加鎖實現執行緒的同步,

from threading import lock

lock = lock()

建立執行緒

def main()

headers = 
# 佇列
urlqueue = queue()
dataqueue = queue()
lock = threading.lock()
url = ''
for i in range(1, 15):
urlqueue.put(url.format(i))
# 爬取執行緒 
s_name_list = ['甲', '乙', '丙']
s_list = 
for s_name in s_name_list:
s = spiderthread(s_name, headers, urlqueue, dataqueue)
s.start()
for s in s_list:
s.join()
# 解析執行緒
p_name_list = ['戊', '己', '庚']
p_list = 
for p_name in p_name_list:
p = parsethread(p_name, dataqueue, lock, items)
p.start()
for p in p_list:
p.join()

使用多執行緒爬取資料

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