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本课程共五个章节，课程地址：

【Python爬虫教程】花9888买的Python爬虫全套教程2021完整版现分享给大家！（已更新项目）——附赠课程与资料_哔哩哔哩_bilibili

第四章

本章内容梗概
多线程
多进程
线程池和进程池
抓取广州江南果菜批发市场菜价
协程
aiohttp模块多任务异步协程
扒光一本电子书
综合训练：抓取一部电影

（一）本章内容梗概

到目前为止，我们可以解决爬虫的基本抓取流程了，但是抓取效率还是不够高。如何提高抓取效率呢？我们可以选择多线程、多进程、协程等操作完成异步爬虫（多车道同时进行爬取）

在这里要特殊说明一下，多线程异步爬虫中每一步都可以设立成多线程的，具体操作得实际去分析。当然，也可以像上图这样，每一个url一个单独线程

想抓取一万条数据，每一次发送请求的时候都要经历这几个过程：

请求到url
得到响应
从响应中提取内容
存储到数据库或本地

一万条数据就要执行一万次请求，线性过程

异步操作（如一次性跑四个），有很多方法可以实现异步操作：

多线程
多进程
协程

（二）多线程

操作系统每次运行一个程序的时候，都会给这个程序准备一块内存，用来存放这个程序执行过程中产生的变量等。这个内存区域可以叫进程（资源单位）。在这个进程里面会有若干个线程（执行单位）进行工作（每一个进程至少要有一个线程，CPU执行时是找线程）

# 启动每一个程序默认都会有一个主线程

if __name__ == '__main__':
    print("你好啊")

快速敲出下面这条语句的方法：输入main，然后敲回车
if __name__ == '__main__':

先看单线程效果

# 单线程程序，线性过程，func()执行完了才开始执行main

def func():
    for i in range(1000):
        print("func", i)

if __name__ == '__main__':
    func()
    for i in range(1000):
        print("main",i)

执行过程：程序启动 ——> 加载func() ——> 执行main ——> 调用func() ——> func执行完毕，继续执行main中的内容整个过程是一条线跑下来的，这就是单线程

误区：单线程是一条线跑下来的，那如果写个if是不是就是两条线了？非也

我们要注意一个细节，不论程序真还是假，它只能选择一条路走，所以还是单线程，并没有异步的效果

那么在python里如何使用多线程呢？

借助 Thread类 来完成

第一套写法：

# 多线程程序（写法1，适用于小脚本）

from threading import Thread  # 线程类

def func():
    for i in range(1000):
        print("func", i)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个线程类的对象，并给线程安排任务
    t = Thread(target=func)    # func后面不能加()，因为加了()就是调用它
    # 多线程状态为可以开始工作状态, 具体的执行时间由CPU决定
    t.start()
    for i in range(1000):
        print("main",i)

第二套写法：

#  多线程程序（写法2，适用于复杂的情况）

from threading import Thread  # 线程类

class MyThread(Thread):    # 写一个类MyThread，继承Thread类
    # 重写run()方法
    def run(self):  # 固定的    -> 当线程被执行的时候, 被执行的就是run()
        for i in range(1000):
            print("子线程", i)


if __name__ == '__main__':
    t = MyThread()   # 造对象
    # t.run()  # 这么写不行，是方法的调用 -> 单线程
    t.start()  # 开启线程

    for i in range(1000):
        print("主线程", i)

程序效果：main和func交替执行（如果速度够快，给我们的感觉就是一起执行）

执行过程：加载fun() ——> 执行main ——> 创建子线程t ——> 子线程t启动 ——> 执行func中的内容 |——> 继续执行main

我们成功的让两件事同时发生了，那么想一下，如果我有1000个url准备去下载，那么交给每个func单独去执行就好，主函数该干嘛还干嘛

如何创建两个子线程且能区分？（传参）

from threading import Thread

def func(name):  # 函数传参
    for i in range(1000):
        print(name, i)


if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=func, args=("周杰伦",))   # 传递参数必须是元组，所以如果只有一个参数后面必须要有,
    t1.start()

    t2 = Thread(target=func, args=("王力宏",))
    t2.start()

对于写法2，即创建类的形式，可以通过定义构造函数的方式往里面传参
class MyThread(Thread):    # 写一个类MyThread，继承Thread类
    def __init__(self):    # 定义构造函数

（三）多进程

多进程：通过主程序去创建多个进程来完成并行的效果

相对于多线程而言，多进程更耗资源（要开内存），所以不常用

python里怎么创建多进程？

（跟创建多线程代码的逻辑是一样的）

注意，python的作者其实做了一件大好事：本质上多线程和多进程的执行过程是不一样的，python的作者为了让开学人员更舒服，采用了几乎完全相同的API，所以写起来几乎一样

第一套写法：

from multiprocessing import Process

def func():
    for i in range(100000):
        print("子进程",i)

if __name__ == '__main__':
    p = Process(target=func)    # 创建一个子进程
    p.start()
    for i in range(100000):
        print("主进程",i)

第二套写法：

from multiprocessing import Process

class MyProcess(Process):
    def run(self):
        for i in range(1000):
            print("MyProcess", i)

if __name__ == '__main__':
    t = MyProcess()
    t.start()
    for i in range(1000):
        print("main", i)

（四）线程池和进程池入门

广州江南果菜批发市场批发市场最大的水果批发市场蔬菜批发市场江南市场

当我们对某些网站内容进行抓取的时候非常容易遇到这样一种情况：看这个网站，我们发现这网站的数据太多了，有一万多页，也就对应着一万多个url，那我们设计多线程的时候，如果每个url对应一个线程就会产生新问题 —— 创建线程本身也是要消耗计算机资源的，那这时我们就可以考虑能不能重复的使用线程呢？答案当然可以，线程池来搞定

若想爬取所有的数据，且想提高效率，可以把每一个url都放在一个线程里，来完成数据的爬取。但是，对应要使用一万多个线程，此时CPU的资源完全被浪费掉，因为开辟一个线程也是要耗资源的。有没有什么机制能够创建50个线程并反复利用这50个线程来爬取这一万多条的数据？

线程池工作原理：创建一个大池子，存放固定数量的线程/一次性开辟一些线程，用户直接给线程池提交任务，线程任务的调度交给线程池来完成

在python里如何使用线程池？

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
# ThreadPoolExecutor 线程池    ProcessPoolExecutor 进程池

def fn(name):
    for i in range(1000):
        print(name, i)

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个有50个线程的线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:
        for i in range(100):   # 有100个任务
            t.submit(fn, name=f"线程{i}")   # f是format  格式化字符串
    # 等待线程池中的任务全部执行完毕. 才继续执行 ——> 守护
    print("123")

进程池

进程池同理，把 ThreadPoolExecutor 更换为 ProcessPoolExecutor 就可以了

（五）抓取广州江南果菜批发市场菜价

思路：

如何提取单个页面的数据（xpath）
上线程池，多个页面同时抓取

右键 ——> 检查

# xpath的延伸用法

# 场景：table里连同表头和数据都是在<tr>里，现只想要数据，不想要表头
# 两种写法

trs = table.xpath("./tr")[1:]             # 写法1
trs = table.xpath("./tr[position()>1]")   # 写法2

第一步：提取单个页面的数据

import requests
from lxml import etree

def download_one_page(url):
    # 拿到页面源代码
    resp = requests.get(url)
    html = etree.HTML(resp.text)
    # print(resp.text)

    # 从页面源代码里提取我们想要的内容
    table = html.xpath("/html/body/div/div[4]/div/div[2]/div[2]/table")[0]
    # print(table)
    trs = table.xpath("./tbody/tr")   # 相对查找 剔除表头
    # print(len(trs))
    for tr in trs:    # 拿到每个tr
        txt = tr.xpath("./td/text()")
        print(txt)

if __name__ == '__main__':
    download_one_page("http://www.jnmarket.net/import/list-1_1.html")

我们想去掉如 “江苏/河南/山东/云南” 中的 “/”，对代码稍作修改：

        # 对数据做简单的处理：去掉/
        txt = (item.replace("/","") for item in txt)   # 生成器
        print(list(txt))

将数据写进csv文件：

import csv

f = open("data_new.csv",mode="w",newline="",encoding="utf-8")
csvwriter = csv.writer(f)

        # 把数据存放在文件中
        csvwriter.writerow(txt)
    print(url,"提取完毕！")

提取单页面数据的完整代码：

import requests
from lxml import etree
import csv

f = open("data_new.csv",mode="w",newline="",encoding="utf-8")
csvwriter = csv.writer(f)

def download_one_page(url):
    # 拿到页面源代码
    resp = requests.get(url)
    html = etree.HTML(resp.text)
    # print(resp.text)

    # 从页面源代码里提取我们想要的内容
    table = html.xpath("/html/body/div/div[4]/div/div[2]/div[2]/table")[0]
    # print(table)
    trs = table.xpath("./tbody/tr")   # 相对查找 剔除表头
    # print(len(trs))
    for tr in trs:    # 拿到每个tr
        txt = tr.xpath("./td/text()")
        # 对数据做简单的处理：去掉/
        txt = (item.replace("/","") for item in txt)   # 生成器
        # print(list(txt))
        # 把数据存放在文件中
        csvwriter.writerow(txt)
    print(url,"提取完毕！")

if __name__ == '__main__':
    download_one_page("http://www.jnmarket.net/import/list-1_1.html")

第二步：上线程池，多页面同时抓取

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

if __name__ == '__main__':
    # for i in range(1,10548):   # 效率极其低下
        # download_one_page(f"http://www.jnmarket.net/import/list-1_{i}.html")
    
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:    # 准备一个50个线程的线程池
        for i in range(1,10548):
            # 把下载任务提交给线程池
            t.submit(download_one_page, f"http://www.jnmarket.net/import/list-1_{i}.html")
    print("全部下载完毕！")

全部代码：

import requests
from lxml import etree
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

f = open("data_new.csv",mode="w",newline="",encoding="utf-8")
csvwriter = csv.writer(f)

def download_one_page(url):
    # 拿到页面源代码
    resp = requests.get(url)
    html = etree.HTML(resp.text)
    # print(resp.text)

    # 从页面源代码里提取我们想要的内容
    table = html.xpath("/html/body/div/div[4]/div/div[2]/div[2]/table")[0]
    # print(table)
    trs = table.xpath("./tbody/tr")   # 相对查找 剔除表头
    # print(len(trs))
    for tr in trs:    # 拿到每个tr
        txt = tr.xpath("./td/text()")
        # 对数据做简单的处理：去掉/
        txt = (item.replace("/","") for item in txt)   # 生成器
        # print(list(txt))
        # 把数据存放在文件中
        csvwriter.writerow(txt)
    print(url,"提取完毕！")

if __name__ == '__main__':
    # for i in range(1,10548):   # 效率极其低下
        # download_one_page(f"http://www.jnmarket.net/import/list-1_{i}.html")
    
    # 创建线程池
    with ThreadPoolExecutor(50) as t:    # 准备一个50个线程的线程池
        for i in range(1,10548):
            # 把下载任务提交给线程池
            t.submit(download_one_page, f"http://www.jnmarket.net/import/list-1_{i}.html")
    print("全部下载完毕！")

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【第四章-1】Python爬虫教程（多线程，多进程，线程池和进程池，多线程爬取广州江南果菜批发市场菜价数据【xpath】）

第四章

（一）本章内容梗概

（二）多线程

先看单线程效果

那么在python里如何使用多线程呢？

如何创建两个子线程且能区分？（传参）

（三）多进程

python里怎么创建多进程？

（四）线程池和进程池入门

在python里如何使用线程池？

进程池

（五）抓取广州江南果菜批发市场菜价

第一步：提取单个页面的数据

提取单页面数据的完整代码：

第二步：上线程池，多页面同时抓取

全部代码：

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