【Python数据分析】Python3多线程并发网络爬虫-以豆瓣图书Top250为例

    基于上两篇文章的工做

   【Python数据分析】Python3操做Excel-以豆瓣图书Top250为例

   【Python数据分析】Python3操做Excel(二) 一些问题的解决与优化

    已经正确地实现豆瓣图书Top250的抓取工做，并存入excel中，可是很不幸，因为采用的串行爬取方式，每次爬完250页都须要花费7到8分钟，显然让人受不了，因此必须在效率上有所提高才行。

    仔细想一想就能够发现，其实爬10页（每页25本），这10页爬的前后关系是无所谓的，由于写入的时候没有依赖关系，各写各的，因此用串行方式爬取是吃亏的。显然能够用并发来加快速度，并且因为没有同步互斥关系，因此连锁都不用上。

    既然考虑并发，那么就有多进程和多线程两种方式，各自的优缺点比较能够见：这里 

    简单来讲，多进程稳定，由于一个进程挂掉其余进程不受影响，可是开销大，创建太多进程会消耗系统大量资源，而且切换慢，由于要经过系统进程调度。

    多线程做为“轻量级的进程”，是操做系统调度的基本单位，切换快速，只消耗极少的资源，可是缺点就是一个线程崩掉整个进程包括其余线程都会崩掉，因此稳定性欠佳。

    这里虽然进程数/线程数不多（只有10个），即便采用多进程也不会有多大的开销，可是为了更快地爬取，且爬取豆瓣这样的大站，稳定性不会太差，因此仍是采用多线程比较实惠。

    多线程有两个模块，一个Thread模块，一个threading模块，可是前者如今用的不多了，后者更加方便实用。因此采用后者。

    在程序中实用线程有两种方法，一种是本身写一个class，并重写此class中的__init__方法和run()方法，建立一个这个class的对象并调用start()时run()方法自动调用。另外一种是在threading.Thread构造函数中传入要用线程运行的函数及其参数。我采用的是后者。

    多线程主代码以下：

    thread = []
    
    for i in range(0,250,25):
        geturl = url + "/start=" + str(i)                     #要获取的页面地址
        print("Now to get " + geturl)
        t = threading.Thread(target=crawler,
                             args=(s,i,url,header,image_dir,worksheet,txtfile))
        thread.append(t)

    for i in range(0,10):
        thread[i].start()

    for i in range(0,10):
        thread[i].join()

    之前的爬取和存储函数写到了crawler中，具备7个参数。将10页的url都放入thread列表中，而后逐个启动，启动后调用join()等待每个线程结束，若是不等待的话，会发现有的已经运行到下面关闭文件了，那么别的没运行完的就写不了了。

    更改和简化后的所有代码以下：

# -*- coding:utf-8 -*-
import requests
import re
import xlsxwriter
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import codecs
import threading

#下载图片
def download_img(imageurl,image_dir,imageName = "xxx.jpg"):
    rsp = requests.get(imageurl, stream=True)
    image = rsp.content
    path = image_dir + imageName +'.jpg'
    with open(path,'wb') as file:
        file.write(image)

def crawler(s,i,url,header,image_dir,worksheet,txtfile):
    postData = {"start":i}                                #post数据
    res = s.post(url,data = postData,headers = header)    #post
    soup = BeautifulSoup(res.content.decode(),"html.parser")       #BeautifulSoup解析
    table = soup.findAll('table',{"width":"100%"})        #找到全部图书信息的table
    sz = len(table)                                       #sz = 25,每页列出25篇文章
    for j in range(1,sz+1):                               #j = 1~25
        sp = BeautifulSoup(str(table[j-1]),"html.parser") #解析每本图书的信息

        imageurl = sp.img['src']                          #找图片连接
        bookurl = sp.a['href']                            #找图书连接
        bookName = sp.div.a['title']
        nickname = sp.div.span                            #找别名
        if(nickname):                                     #若是有别名则存储别名不然存’无‘
            nickname = nickname.string.strip()
        else:
            nickname = ""
        
        notion = str(sp.find('p',{"class":"pl"}).string)   #抓取出版信息,注意里面的.string还不是真的str类型
        rating = str(sp.find('span',{"class":"rating_nums"}).string)    #抓取平分数据
        nums = sp.find('span',{"class":"pl"}).string                    #抓取评分人数
        nums = nums.replace('(','').replace(')','').replace('\n','').strip()
        nums = re.findall('(\d+)人评价',nums)[0]
        download_img(imageurl,bookName)                     #下载图片
        book = requests.get(bookurl)                        #打开该图书的网页
        sp3 = BeautifulSoup(book.content,"html.parser")     #解析
        taglist = sp3.find_all('a',{"class":"  tag"})       #找标签信息
        tag = ""
        lis = []
        for tagurl in taglist:
            sp4 = BeautifulSoup(str(tagurl),"html.parser")  #解析每一个标签
            lis.append(str(sp4.a.string))
        
        tag = ','.join(lis)        #加逗号
        the_img = "I:\\douban\\image\\"+bookName+".jpg"
        writelist=[i+j,bookName,nickname,rating,nums,the_img,bookurl,notion,tag]
        for k in range(0,9):
            if k == 5:
                worksheet.insert_image(i+j,k,the_img)
            else:
                worksheet.write(i+j,k,writelist[k])
            txtfile.write(str(writelist[k]))
            txtfile.write('\t')
        txtfile.write(u'\r\n')

def main():
    now = datetime.now()             #开始计时
    print(now)

    txtfile = codecs.open("top2501.txt",'w','utf-8')
    url = "http://book.douban.com/top250?"

    header = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.13 Safari/537.36",
           "Referer": "http://book.douban.com/"
           }

    image_dir = "I:\\douban\\image\\"
    #创建Excel
    workbookx = xlsxwriter.Workbook('I:\\douban\\booktop250.xlsx')
    worksheet = workbookx.add_worksheet()
    format = workbookx.add_format()
    #format.set_align('justify')
    format.set_align('center')
    #format.set_align('vjustify')
    format.set_align('vcenter')
    format.set_text_wrap()

    worksheet.set_row(0,12,format)
    for i in range(1,251):
        worksheet.set_row(i,70)
    worksheet.set_column('A:A',3,format)
    worksheet.set_column('B:C',17,format)
    worksheet.set_column('D:D',4,format)
    worksheet.set_column('E:E',7,format)
    worksheet.set_column('F:F',10,format)
    worksheet.set_column('G:G',19,format)
    worksheet.set_column('H:I',40,format)

    item = ['书名','别称','评分','评价人数','封面','图书连接','出版信息','标签']
    for i in range(1,9):
        worksheet.write(0,i,item[i-1])

    s = requests.Session()      #创建会话
    s.get(url,headers=header)

    thread = []
    
    for i in range(0,250,25):
        geturl = url + "/start=" + str(i)                     #要获取的页面地址
        print("Now to get " + geturl)
        t = threading.Thread(target=crawler,
                             args=(s,i,url,header,image_dir,worksheet,txtfile))
        thread.append(t)

    for i in range(0,10):
        thread[i].start()

    for i in range(0,10):
        thread[i].join()
    
    end = datetime.now()    #结束计时
    print(end)
    print("程序耗时： " + str(end-now))
    txtfile.close()
    workbookx.close()

if __name__ == '__main__':
    main()

     虽然仍是写的有点乱。。 而后运行：

2016-03-29 08:48:37.006681
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=0
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=25
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=50
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=75
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=100
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=125
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=150
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=175
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=200
Now to get http://book.douban.com/top250?/start=225
2016-03-29 08:49:44.003378
程序耗时： 0:01:06.996697

    只花费了1分6秒，与前面的7分24秒相比，加速比达到6.7！这就是多线程的优点，理论上应该达到将近10倍的，可是因为线程建立和切换也是有开销的，因此达到7~8倍就不错了。而后我又运行了几回，稳定性还行，没有崩过。 ps：这个博客模板默认换行怎么辣么多，代码里面都自动换行。。

    （完）