看几段爬虫代码，详解Python多线程、多进程、协程

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一、前言

很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。

二、同步

首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中parse_1函数可以设定循环次数，每次循环将当前循环数（从0开始）和url传入parse_2函数。

import requests

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    for i in range(300):
        parse_2(url)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

性能的消耗主要在IO请求中，当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待

示例代码就是典型的串行逻辑，parse_1将url和循环数传递给parse_2，parse_2请求并返回状态码后parse_1继续迭代一次，重复之前步骤

三、多线程

因为CPU在执行程序时每个时间刻度上只会存在一个线程，因此多线程实际上提高了进程的使用率从而提高了CPU的使用率

实现多线程的库有很多，这里用concurrent.futures中的ThreadPoolExecutor来演示。介绍ThreadPoolExecutor库是因为它相比其他库代码更简洁

为了方便说明问题，下面代码中如果是新增加的部分，代码行前会加上 > 符号便于观察说明问题，实际运行需要去掉

import requests
> from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    # 建立线程池
    > pool = ThreadPoolExecutor(6)
    for i in range(300):
        > pool.submit(parse_2, url)
    > pool.shutdown(wait=True)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

跟同步相对的就是异步。异步就是彼此独立,在等待某事件的过程中继续做自己的事，不需要等待这一事件完成后再工作。线程就是实现异步的一个方式，也就是说多线程是异步处理异步就意味着不知道处理结果，有时候我们需要了解处理结果，就可以采用回调

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 增加回调函数
> 


    
def callback(future):
    > print(future.result())

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    pool = ThreadPoolExecutor(6)
    for i in range(300):
        > results = pool.submit(parse_2, url)
        # 回调的关键步骤
        > results.add_done_callback(callback)
    pool.shutdown(wait=True)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

Python实现多线程有一个无数人诟病的GIL(全局解释器锁)，但多线程对于爬取网页这种多数属于IO密集型的任务依旧很合适。

四、多进程

多进程用两个方法实现：ProcessPoolExecutor和multiprocessing

1. ProcessPoolExecutor

和实现多线程的ThreadPoolExecutor类似

import requests
> 


    
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    # 建立线程池
    > pool = ProcessPoolExecutor(6)
    for i in range(300):
        > pool.submit(parse_2, url)
    > pool.shutdown(wait=True)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

可以看到改动了两次类名，代码依旧很简洁，同理也可以添加回调函数

import requests
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

> def callback(future):
    > print(future.result())

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    pool = ProcessPoolExecutor(6)
    for i in range(300):
        > results = pool.submit(parse_2, url)
        > results.add_done_callback(callback)
    pool.shutdown(wait=True)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

2. multiprocessing

直接看代码，一切都在注释中。

import requests
> from multiprocessing import Pool

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    # 建池
    > pool = Pool(processes=5)
    # 存放结果
    > res_lst = []
    for i in range(300):
        # 把任务加入池中
        > res = pool.apply_async(func=parse_2, args=(url,))
        # 获取完成的结果(需要取出)
        > res_lst.append(res)
    # 存放最终结果(也可以直接存储或者print)
    > good_res_lst = []
    > for res in res_lst:
        # 利用get获取处理后的结果
        > good_res = res.get()
        # 判断结果的好坏
        > if good_res:
            > good_res_lst.append(good_res)
    # 关闭和等待完成
    > pool.close()
    > pool.join()

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

可以看到multiprocessing库的代码稍繁琐，但支持更多的拓展。多进程和多线程确实能够达到加速的目的，但如果遇到IO阻塞会出现线程或者进程的浪费，因此有一个更好的方法……

五、异步非阻塞

协程+回调配合动态协作就可以达到异步非阻塞的目的，本质只用了一个线程，所以很大程度利用了资源

实现异步非阻塞经典是利用asyncio库+yield，为了方便利用逐渐出现了更上层的封装 aiohttp，要想更好的理解异步非阻塞最好还是深入了解asyncio库。而gevent是一个非常方便实现协程的库

import requests
> from gevent import monkey
# 猴子补丁是协作运行的灵魂
> monkey.patch_all()
> import gevent

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    # 建立任务列表
    > tasks_list = []
    for i in range(300):
        > task = gevent.spawn(parse_2, url)
        > tasks_list.append(task)
    > gevent.joinall(tasks_list)

def parse_2(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

gevent能很大提速，也引入了新的问题： 如果我们不想速度太快给服务器造成太大负担怎么办？如果是多进程多线程的建池方法，可以控制池内数量。如果用gevent想要控制速度也有一个不错的方法：建立队列。gevent中也提供了Quene类，下面代码改动较大

import requests
from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent
> from gevent.queue import Queue

def parse_1():
    url = 'https://www.baidu.com'
    tasks_list = []
    # 实例化队列
    > quene = Queue()
    for i in range(300):
        # 全部url压入队列
        > quene.put_nowait(url)
    # 两路队列
    > for _ in range(2):
        > task = gevent.spawn(parse_2)
        > tasks_list.append(task)
    gevent.joinall(tasks_list)

# 不需要传入参数，都在队列中
> def parse_2():
    # 循环判断队列是否为空
    > while not quene.empty():
        # 弹出队列
        > url = quene.get_nowait()
        response = requests.get(url)
        # 判断队列状态
        > print(quene.qsize(), response.status_code)

if __name__ == '__main__':
    parse_1()

结束语

以上就是几种常用的加速方法。如果对代码测试感兴趣可以利用time模块判断运行时间。爬虫的加速是重要技能，但适当控制速度也是爬虫工作者的良好习惯，不要给服务器太大压力，拜拜～

早起Python原创作者：陈熹

简介：一只有着码农梦想的眼科狗。更多内容欢迎关注简书：半为花间酒，会不定期更新一些python、R语言、SQL相关及生物信息学、网络爬虫、数据分析、可视化相关的文章。

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题图：pexels，CC0 授权。
好文章，我在看❤️

看几段爬虫代码，详解Python多线程、多进程、协程

为了方便说明问题，下面代码中如果是新增加的部分，代码行前会加上 > 符号便于观察说明问题，实际运行需要去掉

1. ProcessPoolExecutor

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2. multiprocessing