在实现网页爬虫的时候，经常会因为代理问题掉线导致爬虫失败，还又很多时候下载的文件略大，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这时候我们就可以考虑使用多线程的方式来下载图片。
我们之前写的爬虫都是单个线程的？这怎么够？一旦一个地方卡到不动了，那不就永远等待下去了？为此我们可以使用多线程或者多进程来处理。
在这里只说明多线程爬虫，在多线程基础上可以使用多进程来进行爬虫。多线程多进程在python中的使用可以参考我的另一篇博客
多线程是为了同步完成多项任务，通过提高资源使用效率来提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候实现的。
最简单的比喻多线程就像火车的每一节车厢，而进程则是火车。车厢离开火车是无法跑动的，同理火车也可以有多节车厢。多线程的出现就是为了提高效率。同时它的出现也带来了一些问题。更多介绍请参考：https://baike.baidu.com/item/多线程/1190404?fr=aladdin
threading模块是python中专门提供用来做多线程编程的模块。threading模块中最常用的类是Thread。
使用threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量。
使用threading.current_thread()可以看到当前线程的信息。
以下看一个简单的多线程程序：
import time
import threading
"""
传统的方式
def coding():
for x in range(3):
print("正在写代码....")
time.sleep(1)
def drawing():
for x in range(3):
print("正在画图....")
time.sleep(1)
def main():
coding()
drawing()
if __name__ == '__main__':
main()
"""
"""
采用多线程的方式
"""
def coding():
for x in range(3):
print(threading.current_thread().name,"--正在写代码....")
time.sleep(1)
def drawing():
for x in range(3):
print(threading.current_thread().name,"--正在画图....")
time.sleep(1)
def main():
print(threading.main_thread().name)
threading.Thread(name="coding thread",target=coding).start() # 创建子线程coding thread
threading.Thread(name="drawing thread",target=drawing).start() # 创建子线程drawing thread
if __name__ == '__main__':
main()
print("总共的线程数:",threading.enumerate())
threading.Thread类来创建多线程：为了让线程代码更好的封装。可以使用threading模块下的Thread类，继承自这个类，然后实现run方法，线程就会自动运行run方法中的代码。示例代码如下：
import threading
import time
class CodingThread(threading.Thread):
# 需要重写run 方法
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
for x in range(3):
print(threading.current_thread().name, "--正在写代码....")
time.sleep(1)
class DrawingThread(threading.Thread):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name = name
def run(self):
for x in range(3):
print(threading.current_thread().name, "--正在画图....")
time.sleep(1)
def main():
print(threading.main_thread().name)
t1 = CodingThread("coding-thread")
t2 = DrawingThread("drawing-thread")
t1.start()
t2.start()
if __name__ == '__main__':
main()
print("总共的线程数:", threading.enumerate())
多线程都是在同一个进程中运行的。因此在进程中的全局变量所有线程都是可共享的。这就造成了一个问题，因为线程执行的顺序是无序的。有可能会造成数据错误。比如以下代码：
import threading
import time
"""
多线程引发线程安全问题之--全局变量共享问题
"""
tickets = 0
def product_tickets():
global tickets
"""生产者线程"""
for x in range(1000000):
tickets += 1
# print("车票+1")
print("剩余票数:",tickets)
def consume_tickets():
global tickets
"""消费者线程"""
for x in range(1000000):
tickets -=1
# print("车票-1")
# time.sleep(0.1)
print("剩余票数:", tickets)
def main():
t1 = threading.Thread(name="productor:",target=product_tickets)
t2 = threading.Thread(name="consumer:",target=consume_tickets)
t1.start()
t2.start()
if __name__ == '__main__':
main()
以上结果正常来讲应该是6，但是因为多线程运行的不确定性。因此最后的结果可能是随机的。
一个比较高效的比喻：锁机制的引入就像是上公共厕所，坑位有限，前面的人进去了在上厕所，外面的人就只能等里面的人出来的再进去，而这个“坑位”就是我们要谈的锁对象，谁拿到了锁对象,就占住了坑位，谁就可以再厕所里把事情解决了再让出这个坑位，下一个人才能进去
为了解决以上使用共享全局变量的问题。threading提供了一个Lock类，这个类可以在某个线程访问某个变量的时候加锁，其他线程此时就不能进来，直到当前线程处理完后，把锁释放了，其他线程才能进来处理。示例代码如下：
import threading
VALUE = 0
gLock = threading.Lock()
def add_value():
global VALUE
gLock.acquire()
for x in range(1000000):
VALUE += 1
gLock.release()
print('value：%d'%VALUE)
def main():
for x in range(2):
t = threading.Thread(target=add_value)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()
生产者和消费者模式是多线程开发中经常见到的一种模式。生产者的线程专门用来生产一些数据，然后存放到一个中间的变量中。消费者再从这个中间的变量中取出数据进行消费。但是因为要使用中间变量，中间变量经常是一些全局变量，因此需要使用锁来保证数据完整性。
在爬虫中。我们可以把抓取页面的方法嵌入生产者模块。而把解析页面的方法嵌入消费者模块，从而大大提高爬虫效率
以下是使用threading.Lock锁实现的“生产者与消费者模式”的一个例子：
import threading
import time
import random
# 全局的变量保存金钱
MONEY = 0
# 生产者和消费者应该使用同一个锁对象
GLOCK = threading.Lock()
# 保存总共需要生产和消费的次数
GTOTAL_TIMES = 7
GTIMES = 0
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global MONEY
global GTOTAL_TIMES
global GTIMES
while True:
money = random.randint(100, 1000) # 每次随机赚100~1000块钱
GLOCK.acquire()
if GTIMES>=GTOTAL_TIMES: # 出门上了一个星期的班。就休息，结束生产
GLOCK.release()
break
MONEY += money
print('%s刚刚挣了%d元钱，剩余%d元钱' % (threading.current_thread(), money, MONEY))
GTIMES += 1
GLOCK.release()
time.sleep(0.5)
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global MONEY
while True:
money = random.randint(100, 1000) # 每次随机消费100~1000块钱
GLOCK.acquire()
if MONEY >= money:
MONEY -= money
print('%s刚刚消费了%d元钱，剩余%d元钱' % (threading.current_thread(), money, MONEY))
else:
if GTIMES>=GTOTAL_TIMES: # 生产者不再生产了，消费者就停止消费，缩衣减食
GLOCK.release()
break
print("还不快去挣钱！没奶粉钱啦！！")
GLOCK.release()
time.sleep(0.5)
def main():
# 定义3个生产者和3个消费者
for x in range(3):
t_consumer = Consumer(name="消费者线程%d" % x)
t_consumer.start()
for x in range(3):
t_producer = Producer(name="生产者线程%d" % x)
t_producer.start()
if __name__ == '__main__':
main()
Lock版本的生产者与消费者模式可以正常的运行。但是存在一个不足，在消费者中，总是通过while True死循环并且上锁的方式去判断钱够不够。上锁是一个很耗费CPU资源的行为。因此这种方式不是最好的。还有一种更好的方式便是使用threading.Condition来实现。threading.Condition可以在没有数据的时候处于阻塞等待状态。一旦有合适的数据了，还可以使用notify相关的函数来通知其他处于等待状态的线程。这样就可以不用做一些无用的上锁和解锁的操作。可以提高程序的性能。首先对threading.Condition相关的函数做个介绍，threading.Condition类似threading.Lock，可以在修改全局数据的时候进行上锁，也可以在修改完毕后进行解锁。以下将一些常用的函数做个简单的介绍：
acquire：上锁。release：解锁。wait：将当前线程处于等待状态，并且会释放锁。可以被其他线程使用notify和notify_all函数唤醒。被唤醒后会继续等待上锁，上锁后继续执行下面的代码。notify：唤醒某个正在等待的线程，默认是第1个等待的线程。notify_all：唤醒所有正在等待的线程。notify和notify_all不会释放锁。并且需要在release之前调用。
Condition版的生产者与消费者模式代码如下：
import threading
import time
import random
# 全局的变量保存金钱
MONEY = 0
# 生产者和消费者应该使用同一个Condition对象
GCONDITION=threading.Condition()
# 保存总共需要生产和消费的次数
GTOTAL_TIMES = 7
GTIMES = 0
class Producer(threading.Thread):
def run(self):
global MONEY
global GTOTAL_TIMES
global GTIMES
while True:
money = random.randint(100, 1000) # 每次随机赚100~1000块钱
GCONDITION.acquire()
if GTIMES>=GTOTAL_TIMES: # 出门上了一个星期的班。就休息，结束生产
GCONDITION.release()
break
MONEY += money
print('%s刚刚挣了%d元钱，剩余%d元钱' % (threading.current_thread(), money, MONEY))
GTIMES += 1
GCONDITION.notify_all()
GCONDITION.release()
time.sleep(0.5)
class Consumer(threading.Thread):
def run(self):
global MONEY
while True:
money = random.randint(100, 1000) # 每次随机消费100~1000块钱
GCONDITION.acquire()
"""直接这样做会导致数据错误，因为condition在被唤醒后不是第一时间拿到锁，其他消费者线程会先进行消费，
然后本线程排到号之后才会进行下面的代码运行，无法恢复现场。
类似场景就像是你去吃火锅要排号，终于轮到你，结果服务员指着一桌子剩菜让你吃一样(因为没有时间去准备新的饭菜)
所以采用while循环来解决这个问题,表示除非账户里的钱实际上大于要消费的钱时，才会跳出while循环，执行下面的代码
if MONEY<=money:
print("%s消费者准备消费%d元钱，剩余%d元钱，不足！进入阻塞状态，等待生产者线程唤醒" % (threading.current_thread(), money, MONEY))
GCONDITION.wait()
"""
while MONEY <= money:
if GTIMES>=GTOTAL_TIMES:
GCONDITION.release()
return # 退出所有循环
print("%s消费者准备消费%d元钱，剩余%d元钱，不足！进入阻塞状态，等待生产者线程唤醒" % (threading.current_thread(), money, MONEY))
GCONDITION.wait()
MONEY -= money
print('%s刚刚消费了%d元钱，剩余%d元钱' % (threading.current_thread(), money, MONEY))
GCONDITION.release()
time.sleep(0.5)
def main():
# 定义3个生产者和3个消费者
for x in range(3):
t_consumer = Consumer(name="消费者线程%d" % x)
t_consumer.start()
for x in range(3):
t_producer = Producer(name="生产者线程%d" % x)
t_producer.start()
if __name__ == '__main__':
main()
在线程中，访问一些全局变量，加锁是一个经常的过程。如果你是想把一些数据存储到某个队列中，那么Python内置了一个线程安全的模块叫做queue模块。Python中的queue模块中提供了同步的、线程安全的队列类，包括FIFO（先进先出）队列Queue，LIFO（后入先出）队列LifoQueue。这些队列都实现了锁原语（可以理解为原子操作，即要么不做，要么都做完），能够在多线程中直接使用。可以使用队列来实现线程间的同步。相关的函数如下：
一个Demo理解queque
import time
import threading
from queue import Queue
def set_value(q):
index = 0
while True:
q.put(index)
index +=1
time.sleep(3)
def get_Value(q):
while True:
print(q.get()) # 如果无法从Queue中get到值，就会一直等待，所以打印的效果是3秒打印一次
def main():
q = Queue(4)
threading.Thread(name="生产队列",target=set_value,args=(q,)).start() # args可以传target目标函数的参数列表或元组
threading.Thread(name="消费队列",target=get_Value,args=(q,)).start()
if __name__ == '__main__':
main()
import queue
import requests
from lxml import etree
from urllib import request
import os
import re
import threading
class Producer(threading.Thread):
def __init__(self, page_queue, img_queue, *args, **kwargs):
super(Producer, self).__init__(*args, **kwargs)
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
while True:
if self.page_queue.empty(): # 如果已经把page_queue里所有的url都取出来处理掉了，就退出死循环
break
url = self.page_queue.get() # 获取queue队列中的url
self.parse_page(url)
def parse_page(self, url):
"""获取表情的url并放入img_queue"""
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)"
" Chrome/81.0.4044.129 Safari/537.36",
"Referer": "https://www.doutula.com/photo/list/"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
text = response.text
html = etree.HTML(text)
imgs = html.xpath("//div[@class='page-content text-center']//img[@class!='gif']")
for img in imgs:
img_url = img.get('data-original') # 获取图片的下载路径
alt = img.get('alt') # 获取图片的描述
img_alt = re.sub(r'[\W]', '', alt)
img_suffix = os.path.splitext(img_url)[1] # 获取图片文件后缀名
file_name = img_alt + img_suffix
self.img_queue.put((img_url, file_name)) # 将解析出来的表情包所对应的下载链接和文件名传入img_queue
class Consumer(threading.Thread):
def __init__(self, page_queue, img_queue, *args, **kwargs):
super(Consumer, self).__init__(*args, **kwargs)
self.page_queue = page_queue
self.img_queue = img_queue
def run(self):
while True:
if self.img_queue.empty() and self.page_queue.empty(): # 满足条件说明生产者生产完毕了，就不再消费了
break
img_url, filename = self.img_queue.get()
request.urlretrieve(img_url, 'images/' + filename)
print(filename + "下载完成...")
def main():
"""在这个实例中说明了queue在多线程中的典型用法：作为全局变量供多个线程消费"""
page_queue = queue.Queue(100) # 爬取100页的数据
img_queue = queue.Queue(500) # 缓存500张表情在img_queue,不影响爬取的结果数量，但是影响运行的速度，可以自定义
for x in range(1, 101):
url = 'https://www.doutula.com/photo/list/?page={}'.format(x)
page_queue.put(url)
for x in range(5):
Producer(page_queue, img_queue).start()
Consumer(page_queue, img_queue).start()
if __name__ == '__main__':
main()
Python自带的解释器是CPython。CPython解释器的多线程实际上是一个假的多线程（在多核CPU中，只能利用一核，不能利用多核）。同一时刻只有一个线程在执行，为了保证同一时刻只有一个线程在执行，在CPython解释器中有一个东西叫做GIL（Global Intepreter Lock），叫做全局解释器锁。这个解释器锁是有必要的。因为CPython解释器的内存管理不是线程安全的。当然除了CPython解释器，还有其他的解释器，有些解释器是没有GIL锁的，见下面：
Jython：用Java实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/JythonIronPython：用.net实现的Python解释器。不存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/IronPythonPyPy：用Python实现的Python解释器。存在GIL锁。更多详情请见：https://zh.wikipedia.org/wiki/PyPy既然Python是假多线程，但是为什么还是可以提高爬虫(或者其他IO程序)的运行效率呢？希望大家思考
import requests
from lxml import etree
import threading
from queue import Queue
import csv
class BSSpider(threading.Thread):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}
def __init__(self,page_queue,joke_queue,*args,**kwargs):
super(BSSpider, self).__init__(*args,**kwargs)
self.base_domain = 'http://www.budejie.com'
self.page_queue = page_queue
self.joke_queue = joke_queue
def run(self):
while True:
if self.page_queue.empty():
break
url = self.page_queue.get()
response = requests.get(url, headers=self.headers)
text = response.text
html = etree.HTML(text)
descs = html.xpath("//div[@class='j-r-list-c-desc']")
for desc in descs:
jokes = desc.xpath(".//text()")
joke = "\n".join(jokes).strip()
link = self.base_domain+desc.xpath(".//a/@href")[0]
self.joke_queue.put((joke,link))
print('='*30+"第%s页下载完成！"%url.split('/')[-1]+"="*30)
class BSWriter(threading.Thread):
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'
}
def __init__(self, joke_queue, writer,gLock, *args, **kwargs):
super(BSWriter, self).__init__(*args, **kwargs)
self.joke_queue = joke_queue
self.writer = writer
self.lock = gLock
def run(self):
while True:
try:
joke_info = self.joke_queue.get(timeout=40)
joke,link = joke_info
self.lock.acquire()
self.writer.writerow((joke,link))
self.lock.release()
print('保存一条')
except:
break
def main():
page_queue = Queue(10)
joke_queue = Queue(500)
gLock = threading.Lock()
fp = open('bsbdj.csv', 'a',newline='', encoding='utf-8')
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('content', 'link'))
for x in range(1,11):
url = 'http://www.budejie.com/text/%d' % x
page_queue.put(url)
for x in range(5):
t = BSSpider(page_queue,joke_queue)
t.start()
for x in range(5):
t = BSWriter(joke_queue,writer,gLock)
t.start()
if __name__ == '__main__':
main()