python爬虫用多线程还是多进程_python爬虫之多线程、多进程爬虫
多線程對爬蟲的效率提高是非凡的,當我們使用python的多線程有幾點是需要我們知道的:
countdown是一個計數的方法,正常執行它,我們一般使用countdown(10),就可以達到執行的目的,當你通過線程去調用它時,首先你需要從threading模塊中引入Thread,然后,t = Thread(target=countdown, args=(10,)),當你創建好一個線程對象后,該對象并不會立即執行,除非你調用它的 start方法(當你調用 start() 方法時,它會調用你傳遞進來的函數,并把你傳遞進來的數傳遞給該函數),這就是一個簡單的線程執行的例子。
Python 解釋器直到所有線程都終止前仍保持運行。對于需要長時間運行的線程或
上面的代碼都是單線程,下面我們來看看多線程,并使用它來編寫多線程爬蟲,不過,在真正編寫多線程爬蟲之前,我們還要為編寫多線程做準備,如何保持各線程之間的通信,在這里,我們使用隊列Queue作為多線程之間通信的橋梁。
首先,創建一個被多個線程共享的 Queue 對象,這些線程通過使用 put() 和 get() 操來向隊列中添加或者刪除元素。
上面的produecer(生產者)和consumer(消費者),是兩個不同的線程,它們共用一個隊列:q,當生產者生產了數據后,消費者會拿到,然后消費它,所以不用擔心,產生其他相同的數據。值得注意的是:盡管列是最常見的線程間通信機制,但是仍然可以自己通過創建自己的數據結構并添加需的鎖和同步機制來實現線程間通信。
下面我們來編寫一個簡單的多線程爬蟲,方法寫的比較臃腫,正常情況下不應該這么寫,作為簡易的例子我就這么寫了:
使用十個線程來執行run方法消化任務隊列,run方法有兩個參數,一個任務隊列,一個保存結果的隊列。
in_q.empty(),是對列的一個方法,它是檢測隊列是否為空,是一個布爾值,url = in_q.get(),這個操作是拿出隊列的一個值出來,然后,把它從隊列里刪掉。
一個線程執行生產,生產者一次生產十個url,十個線程執行消費,代碼很簡單,讀了上面的代碼,這部分代碼不難理解,我就不解釋了。
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解決scrapy ValueError(Missing scheme in request url: %s % self._url)
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總結
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