Python爬虫从入门到精通:（16）线程池_Python涛哥

线程池

我们暂时用自己的服务器进行爬取（Flask的基本使用）

Flask的基本使用：

• 环境安装：

  pip install flask
  

• 创建一个py源文件

• 详细代码看 FlaskServer.py

  #!/usr/bin/env python3
  # -*- coding: utf-8 -*-
  from flask import Flask, render_template
  from time import sleep
  
  # 实例化一个app
  app = Flask(__name__)
  
  
  # 创建试图函数&路由地址
  @app.route('/bobo')
  def index_1():
      sleep(2)
      return render_template('test.html')
  
  
  @app.route('/jay')
  def index_2():
      sleep(2)
      return render_template('test.html')
  
  
  @app.route('/tom')
  def index_3():
      sleep(2)
      return render_template('test.html')
  
  
  if __name__ == '__main__':
      # debug=True表示开启调试模式：服务器端代码被修改按下保存键会自动重启服务器
      app.run(debug=True)
  

  运行后，就可以进去自己的网站了
  

线程池：

所谓多线程，官方解释自行了解。

不过用我们通俗的话打比方就是: 多个人同时切菜。比起轮流切菜时间要短，效率要高！

线程池：打比方就是把这些人，这些工作放到一个厨房里，然后启用开始工作！

我们先来看下爬取刚才的Flask网站的 正常爬取步骤：

import time
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

# 把这些网站放进一个列表
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]

# 创建一个函数模板进行爬取
def get_request(url):
    page_text = requests.get(url=url).text
    return len(page_text)

# 运行执行代码
if __name__ == '__main__':
    start = time.time() # 记录开始时间
    
    for url in urls:
        print(get_request(url))
    print('总耗时:', time.time() - start)

上面就是单线程操作（轮流切菜模式），也叫做同步执行！我们来看下结果:

很显然，我们看到代码执行的时间是6秒左右，说明平均爬取一个网站的速度要2秒左右。

异步爬取：(多人同时切菜模式)

当爬取的网站越多，数据越大，耗时越长，这不是我们想要的。于是就有了多线程，多进程等

异步实现代码：

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    
    pool = Pool(3)  # 3 表示开启线程的数量

    # 难点：pool.map。表示一个函数，依次调用参数，然后返回
    # 使用get_request作为回调函数，需要基于异步的形式对urls列表中的每一个列表元素进行操作
    # 保证回调函数必须要有一个参数和返回值
    result_list = pool.map(get_request, urls)
    print(result_list)
    print('总耗时:', time.time() - start)

pool.map不理解的话，可以去看下 Python里的map函数，类似的意思。

代码执行后，我们发现，总耗时才2秒！是不是提升了效率！

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