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Python 爬蟲多線程詳解及實(shí)例代碼

系統(tǒng) 1607 0

python是支持多線程的,主要是通過thread和threading這兩個(gè)模塊來實(shí)現(xiàn)的。thread模塊是比較底層的模塊,threading模塊是對(duì)thread做了一些包裝的,可以更加方便的使用。

雖然python的多線程受GIL限制,并不是真正的多線程,但是對(duì)于I/O密集型計(jì)算還是能明顯提高效率,比如說爬蟲。
下面用一個(gè)實(shí)例來驗(yàn)證多線程的效率。代碼只涉及頁(yè)面獲取,并沒有解析出來。

            
# -*-coding:utf-8 -*-
import urllib2, time
import threading

class MyThread(threading.Thread):
 def __init__(self, func, args):
  threading.Thread.__init__(self)
  self.args = args
  self.func = func

 def run(self):
  apply(self.func, self.args)

def open_url(url):
 request = urllib2.Request(url)
 html = urllib2.urlopen(request).read()
 print len(html)
 return html


          
            
if __name__ == '__main__':
 # 構(gòu)造url列表
 urlList = []
 for p in range(1, 10):
  urlList.append('http://s.wanfangdata.com.cn/Paper.aspx?q=%E5%8C%BB%E5%AD%A6&p=' + str(p))


          
            
 # 一般方式
 n_start = time.time()
 for each in urlList:
  open_url(each)
 n_end = time.time()
 print 'the normal way take %s s' % (n_end-n_start)


          
            
# 多線程
 t_start = time.time()
 threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList]
 for t in threadList:
  t.setDaemon(True)
  t.start()
 for i in threadList:
  i.join()
 t_end = time.time()
 print 'the thread way take %s s' % (t_end-t_start)

          

分別用兩種方式獲取10個(gè)訪問速度比較慢的網(wǎng)頁(yè),一般方式耗時(shí)50s,多線程耗時(shí)10s。
多線程代碼解讀:

            
# 創(chuàng)建線程類,繼承Thread類
class MyThread(threading.Thread):
 def __init__(self, func, args):
  threading.Thread.__init__(self) # 調(diào)用父類的構(gòu)造函數(shù)
  self.args = args
  self.func = func

 def run(self): # 線程活動(dòng)方法
  apply(self.func, self.args)


          
            



threadList = [MyThread(open_url, (url,)) for url in urlList] # 調(diào)用線程類創(chuàng)建新線程,返回線程列表
 for t in threadList:
  t.setDaemon(True) # 設(shè)置守護(hù)線程,父線程會(huì)等待子線程執(zhí)行完后再退出
  t.start() # 線程開啟
 for i in threadList:
  i.join() # 等待線程終止,等子線程執(zhí)行完后再執(zhí)行父線程


          

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助。


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