爬虫如何提高效率？

我们可以选择多线程，多进程，协程等操作完成异步爬取。

异步：把一个变成多个

线程：执行单位

进程：资源单位，每一个进程至少有一个线程

if __name__ == '__main__':

       print("nihao")

相当于一个线程。

多线程

可以看到打印的是有两个，

mainfunc 921958

一个线程只打印一对，加入了一个线程后打印两对，有两个线程在工作。

原理：使用Thread库

第二个使用class类去继承

from threading import Threadclass MyThread(Thread):def run(self):for i in range(1000):print("子线程", i)if __name__ == '__main__':t = MyThread()t.start()for i in range(1000):print("主线程", i)

 运行结果：

可以看到混在一起了，完成了多线程的操作。

多进程

使用class一样。

线程池和进程池

线程池：一次性开辟一些线程，我们用户直接给线程池提交任务。线程任务的调度交给线程池来完成。

#线程池:一次性开一些线程，我们用户直接给线程池子提交任务，线程任务的调度交给线程池来完成
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
def fn(name):for i in range(1000):print(name,i)if __name__ == '__main__':
# 创建线程池with ThreadPoolExecutor(50) as t:for i in range(100):t.submit(fn, name=f"线程{i}")#等待线程池中的任务全部执行完毕，才继续执行(守护)print("123")

输出：

进程池

实战

1. 如何提取单个页面的内容。

2 .上线程池，多个页面同时抓取。

import requests
from lxml import etree
import csv
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorf = open("da.csv", mode="w", encoding='utf-8')
csvwriter = csv.writer(f)def download_one_page(url):resp = requests.get(url)# print(resp.text)html = etree.HTML(resp.text)table = html.xpath("/html/body/div[2]/div[4]/div[1]/table")[0]trs = table.xpath("./tr[position()>1]")# 拿到每个strfor tr in trs:txt = tr.xpath("./td/text()")txt = (item.replace("\\", "").replace("/", "") for item in txt)# 把数据存储到文件中csvwriter.writerow(txt)print(url, "提取完毕！")if __name__ == '__main__':# for i in range(1, 14870):# download_one_page(f"http://www.xinfadi.com.cn/marketanalysis/0/list/{i}.shtml")with ThreadPoolExecutor(50) as t:for i in range(1, 200):t.submit(download_one_page, f"http://www.xinfadi.com.cn/marketanalysis/0/list/{i}.shtml")print("全部下载完毕！")

 但是现在这个网址的话访问不了了，这个网址把数据改成客户端渲染了，在源代码是没有数据的，而且是通过post提交来改变页数，只要能够爬取一页数据，就可以多线程来爬取。