Python并发编程在爬虫中的应用

并发编程在爬虫中的应用

本文将为大家介绍 Python 中的多线程、多进程和异步编程，并且以爬取“360图片”网站的图片并保存到本地为例，为大家分别展示使用单线程、多线程和异步 I/O 编程的爬虫程序有什么区别，同时也对它们的执行效率进行简单的对比。

什么是并发编程

并发编程是指在一个时间段内，能够执行多个操作的程序设计，通常表现为程序中有多个任务同时启动，可以运行并且相互之间不会产生影响。并发编程的好处是可以提高程序的性能和响应能力。

并发编程在爬虫中的应用

爬虫程序是典型的 I/O 密集型任务，对于 I/O 密集型任务来说，多线程和异步 I/O 都是很好的选择，因为当程序的某个部分因 I/O 操作阻塞时，程序的其他部分仍然可以运转，这样我们不用在等待和阻塞中浪费大量的时间。

单线程版本

我们首先来看单线程版本的爬虫程序。这个爬虫程序使用了requests库获取 JSON 数据，并通过open函数将图片保存到本地。

"""
example04.py - 单线程版本爬虫
"""
import osimport requestsdef download_picture(url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]resp = requests.get(url)if resp.status_code == 200:with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:file.write(resp.content)def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')for page in range(3):resp = requests.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')if resp.status_code == 200:pic_dict_list = resp.json()['list']for pic_dict in pic_dict_list:download_picture(pic_dict['qhimg_url'])if __name__ == '__main__':main()

在 macOS 或 Linux 系统上，我们可以使用time命令来了解上面代码的执行时间以及 CPU 的利用率，如下所示。

time python3 example04.py

下面是单线程爬虫代码在我的电脑上执行的结果。

python3 example04.py  2.36s user 0.39s system 12% cpu 21.578 total

这里我们只需要关注代码的总耗时为21.578秒，CPU 利用率为12%。

多线程版本

我们使用之前讲到过的线程池技术，将上面的代码修改为多线程版本。

"""
example05.py - 多线程版本爬虫
"""
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport requestsdef download_picture(url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]resp = requests.get(url)if resp.status_code == 200:with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:file.write(resp.content)def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as pool:for page in range(3):resp = requests.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')if resp.status_code == 200:pic_dict_list = resp.json()['list']for pic_dict in pic_dict_list:pool.submit(download_picture, pic_dict['qhimg_url'])if __name__ == '__main__':main()

执行如下所示的命令。

time python3 example05.py

代码的执行结果如下所示：

python3 example05.py  2.65s user 0.40s system 95% cpu 3.193 total

异步I/O版本

我们使用aiohttp将上面的代码修改为异步 I/O 的版本。为了以异步 I/O 的方式实现网络资源的获取和写文件操作，我们首先得安装三方库aiohttp和aiofile。

pip install aiohttp aiofile

下面是异步 I/O 版本的爬虫代码。

"""
example06.py - 异步I/O版本爬虫
"""
import asyncio
import json
import osimport aiofile
import aiohttpasync def download_picture(session, url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]async with session.get(url, ssl=False) as resp:if resp.status == 200:data = await resp.read()async with aiofile.async_open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:await file.write(data)async def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = []for page in range(3):resp = await session.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')if resp.status == 200:pic_dict_list = (await resp.json())['list']for pic_dict in pic_dict_list:tasks.append(asyncio.ensure_future(download_picture(session, pic_dict['qhimg_url'])))await asyncio.gather(*tasks)if __name__ == '__main__':loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())

执行如下所示的命令。

time python3 example06.py

代码的执行结果如下所示：

python3 example06.py  0.92s user 0.27s system 290% cpu 0.420 total

相对于单线程版本的爬虫程序，多线程版本和异步 I/O 版本的爬虫程序在执行上的时间上有了显著的提升，而且异步 I/O 版本的爬虫程序表现最佳。

总结：通过对单线程版本、多线程版本和异步 I/O 版本的爬虫程序的对比，我们可以看出在爬虫程序中使用异步 I/O 可以更好地发挥程序的性能和响应能力。因此，我们在实际的开发中应该更加注重并发编程的应用。