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本文小編為大家詳細(xì)介紹“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識(shí)吧。
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(duì)于這兩件事情來說都是屬于單線程,是一個(gè)完成了再接著完成下一個(gè)。但是我一般看書一邊聽歌,同時(shí)進(jìn)行,這個(gè)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(huì)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:
import threading import requests from queue import Queue
class Spider: def __init__(self): self.urls = Queue() # 待爬取的鏈接隊(duì)列 self.results = [] # 存儲(chǔ)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(gè)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(duì)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(dòng)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')
讀到這里,這篇“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識(shí)點(diǎn)還需要大家自己動(dòng)手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會(huì),如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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