Python多线程在爬虫中的应用

题记：作为测试工程师经常需要解决测试数据来源的问题，解决思路无非是三种：（1）直接从生产环境拷贝真实数据 （2）从互联网上爬取数据 （3）自己用脚本或者工具造数据。前段时间，为了获取更多的测试数据，笔者就做了一个从互联网上爬取数据的爬虫程序，虽然功能上基本满足项目的需求，但是爬取的效率还是不太高。作为一个精益求精的测试工程师，决定研究一下多线程在爬虫领域的应用，以提高爬虫的效率。

一、为什么需要多线程
　　
　　凡事知其然也要知其所以然。在了解多线程的相关知识之前，我们先来看看为什么需要多线程。打个比方吧，你要搬家了，单线程就类似于请了一个搬家工人，他一个人负责打包、搬运、开车、卸货等一系列操作流程，这个工作效率可想而知是很慢的；而多线程就相当于请了四个搬家工人，甲打包完交给已搬运到车上，然后丙开车送往目的地，最后由丁来卸货。
　　由此可见多线程的好处就是高效、可以充分利用资源，坏处就是各个线程之间要相互协调，否则容易乱套（类似于一个和尚挑水喝、两个和尚抬水喝、三个和尚没水喝的窘境）。所以为了提高爬虫效率，我们在使用多线程时要格外注意多线程的管理问题。

二、多线程的基本知识
　　
　　进程：由程序,数据集,进程控制块三部分组成，它是程序在数据集上的一次运行过程。如果同一段程序在某个数据集上运行了两次，那就是开启了两个进程。进程是资源管理的基本单位。在操作系统中,每个进程有一个地址空间,而且默认就有一个控制进程。

　　线程：是进程的一个实体，是CPU调度和分派的基本单位，也是最小的执行单位。它的出现降低了上下文切换的消耗，提高了系统的并发性，并克服了一个进程只能干一件事的缺陷。线程由进程来管理，多个线程共享父进程的资源空间。

　　进程和线程的关系：
　　一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。
　　资源分配给进程，同一进程的所有线程共享该进程的所有资源。
　　CPU分给线程，即真正在CPU上运行的是线程。

　　线程的工作方式：
　　如下图所示，串行指线程一个个地在CPU上执行；并行是在多个CPU上运行多个线程；而并发是一种“伪并行”，一个CPU同一时刻只能执行一个任务，把CPU的时间分片，一个线程只占用一个很短的时间片，然后各个线程轮流，由于时间片很短所以在用户看来所有线程都是“同时”的。并发也是大多数单CPU多线程的实际运行方式。

　　进程的工作状态：
　　一个进程有三种状态：运行、阻塞、就绪。三种状态之间的转换关系如下图所示：运行态的进程可能由于等待输入而主动进入阻塞状态，也可能由于调度程序选择其他进程而被动进入就绪状态（一般是分给它的CPU时间到了）；阻塞状态的进程由于等到了有效的输入而进入就绪状态；就绪状态的进程因为调度程序再次选择了它而再次进入运行状态。

　　
三、多线程通信实例

　　还是回到爬虫的问题上来，我们知道爬取博客文章的时候都是先爬取列表页，然后根据列表页的爬取结果再来爬取文章详情内容。而且列表页的爬取速度肯定要比详情页的爬取速度快。
　　这样的话，我们可以设计线程A负责爬取文章列表页，线程B、线程C、线程D负责爬取文章详情。A将列表URL结果放到一个类似全局变量的结构里，线程B、C、D从这个结构里取结果。
　　在PYTHON中，有两个支持多线程的模块：threading模块--负责线程的创建、开启等操作；queque模块--负责维护那个类似于全局变量的结构。这里还要补充一点：也许有同学会问直接用一个全局变量不就可以了么？干嘛非要用queue？因为全局变量并不是线程安全的，比如说全局变量里（列表类型）只有一个url了，线程B判断了一下全局变量非空，在还没有取出该url之前，cpu把时间片给了线程C，线程C将最后一个url取走了，这时cpu时间片又轮到了B，B就会因为在一个空的列表里取数据而报错。而queue模块实现了多生产者、多消费者队列，在放值取值时是线程安全的。

　　废话不多说了，直接上代码给大伙看看：

import threading # 导入threading模块
from queue import Queue #导入queue模块
import time  #导入time模块

# 爬取文章详情页
def get_detail_html(detail_url_list, id):
    while True:
        url = detail_url_list.get() #Queue队列的get方法用于从队列中提取元素
        time.sleep(2)  # 延时2s，模拟网络请求和爬取文章详情的过程
        print("thread {id}: get {url} detail finished".format(id=id,url=url)) #打印线程id和被爬取了文章内容的url

# 爬取文章列表页
def get_detail_url(queue):
    for i in range(10000):
        time.sleep(1) # 延时1s，模拟比爬取文章详情要快
        queue.put("http://testedu.com/{id}".format(id=i))#Queue队列的put方法用于向Queue队列中放置元素，由于Queue是先进先出队列，所以先被Put的URL也就会被先get出来。
        print("get detail url {id} end".format(id=i))#打印出得到了哪些文章的url

#主函数
if __name__ == "__main__":
    detail_url_queue = Queue(maxsize=1000) #用Queue构造一个大小为1000的线程安全的先进先出队列
    # 先创造四个线程
    thread = threading.Thread(target=get_detail_url, args=(detail_url_queue,)) #A线程负责抓取列表url
    html_thread= []
    for i in range(3):
        thread2 = threading.Thread(target=get_detail_html, args=(detail_url_queue,i))
        html_thread.append(thread2)#B C D 线程抓取文章详情
    start_time = time.time()
    # 启动四个线程
    thread.start()
    for i in range(3):
        html_thread[i].start()
    # 等待所有线程结束，thread.join()函数代表子线程完成之前，其父进程一直处于阻塞状态。
    thread.join()
    for i in range(3):
        html_thread[i].join()

    print("last time: {} s".format(time.time()-start_time))#等ABCD四个线程都结束后，在主进程中计算总爬取时间。

　　运行结果：

　　后记：从运行结果可以看出各个线程之间井然有序地工作着，没有出现任何报错和告警的情况。可见使用Queue队列实现多线程间的通信比直接使用全局变量要安全很多。而且使用多线程比不使用多线程的话，爬取时间上也要少很多，在提高了爬虫效率的同时也兼顾了线程的安全，可以说在爬取测试数据的过程中是非常实用的一种方式。希望小伙伴们能够GET到哦！

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/LsRNxAVJywKwEXxo8WuwLw

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