python的多线程爬虫笔记

多线程爬虫

在爬取信息是，如果需要爬取大量资源，按顺序一个个来可能会耗费大量时间，这是我们可以通过多线程来完成工作。

多线程介绍：

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。

threading模块介绍：

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。以下看一个简单的多线程程序：

import threading
import time

def coding():
    for x in range(3):
        print('%s正在写代码' % x)
        time.sleep(1)

def drawing():
    for x in range(3):
        print('%s正在画图' % x)
        time.sleep(1)

def single_thread():
    coding()
    drawing()

def multi_thread():
    t1 = threading.Thread(target=coding)
    t2 = threading.Thread(target=drawing)

    t1.start()
    t2.start()

if __name__ == '__main__':
    multi_thread()

查看线程数：

使用threading.enumerate()函数便可以看到当前线程的数量。

查看当前线程的名字：

使用threading.current_thread()可以看到当前线程的信息。

继承自threading.Thread类：

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):
    def run(self):
        for x in range(3):
            print('%s正在写代码' % threading.current_thread())
            time.sleep(1)

class DrawingThread(threading.Thread):
    def run(self):
        for x in range(3):
            print('%s正在画图' % threading.current_thread())
            time.sleep(1)

def multi_thread():
    t1 = CodingThread()
    t2 = DrawingThread()

    t1.start()
    t2.start()

if __name__ == '__main__':
    multi_thread()

多线程共享全局变量的问题：

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

tickets = 0

def get_ticket():
    global tickets
    for x in range(1000000):
        tickets += 1
    print('tickets:%d'%tickets)

def main():
    for x in range(2):
        t = threading.Thread(target=get_ticket)
        t.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。

锁机制：

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()

Lock版本生产者和消费者模式：

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。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 random
import time

gMoney = 1000
gLock = threading.Lock()
# 记录生产者生产的次数，达到10次就不再生产
gTimes = 0

class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global gMoney
        global gLock
        global gTimes
        while True:
            money = random.randint(100, 1000)
            gLock.acquire()
            # 如果已经达到10次了，就不再生产了
            if gTimes >= 10:
                gLock.release()
                break
            gMoney += money
            print('%s当前存入%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
            gTimes += 1
            time.sleep(0.5)
            gLock.release()

class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        global gMoney
        global gLock
        global gTimes
        while True:
            money = random.randint(100, 500)
            gLock.acquire()
            if gMoney > money:
                gMoney -= money
                print('%s当前取出%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
                time.sleep(0.5)
            else:
                # 如果钱不够了，有可能是已经超过了次数，这时候就判断一下
                if gTimes >= 10:
                    gLock.release()
                    break
                print("%s当前想取%s元钱，剩余%s元钱，不足！" % (threading.current_thread(),money,gMoney))
            gLock.release()

def main():
    for x in range(5):
        Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()

    for x in range(5):
        Producer(name='生产者线程%d'%x).start()

if __name__ == '__main__':
    main()

Condition版的生产者与消费者模式：

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：

1. acquire：上锁。
2. release：解锁。
3. 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。
4. notify：通知某个正在等待的线程，默认是第1个等待的线程。
5. notify_all：通知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 random
import time

gMoney = 1000
gCondition = threading.Condition()
gTimes = 0
gTotalTimes = 5

class Producer(threading.Thread):
    def run(self):
        global gMoney
        global gCondition
        global gTimes
        while True:
            money = random.randint(100, 1000)
            gCondition.acquire()
            if gTimes >= gTotalTimes:
                gCondition.release()
                print('当前生产者总共生产了%s次'%gTimes)
                break
            gMoney += money
            print('%s当前存入%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
            gTimes += 1
            time.sleep(0.5)
            gCondition.notify_all()
            gCondition.release()

class Consumer(threading.Thread):
    def run(self):
        global gMoney
        global gCondition
        while True:
            money = random.randint(100, 500)
            gCondition.acquire()
            # 这里要给个while循环判断，因为等轮到这个线程的时候
            # 条件有可能又不满足了
            while gMoney < money:
                if gTimes >= gTotalTimes:
                    gCondition.release()
                    return
                print('%s准备取%s元钱，剩余%s元钱，不足！'%(threading.current_thread(),money,gMoney))
                gCondition.wait()
            gMoney -= money
            print('%s当前取出%s元钱，剩余%s元钱' % (threading.current_thread(), money, gMoney))
            time.sleep(0.5)
            gCondition.release()

def main():
    for x in range(5):
        Consumer(name='消费者线程%d'%x).start()

    for x in range(2):
        Producer(name='生产者线程%d'%x).start()

if __name__ == '__main__':
    main()

Queue线程安全队列：

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：

1. 初始化Queue(maxsize)：创建一个先进先出的队列。
2. qsize()：返回队列的大小。
3. empty()：判断队列是否为空。
4. full()：判断队列是否满了。
5. get()：从队列中取最后一个数据。
6. put()：将一个数据放到队列中。

使用生产者与消费者模式多线程下载表情包：

import threading
import requests
from lxml import etree
from urllib import request
import os
import re
from queue import Queue

class Producer(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,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():
                break
            url = self.page_queue.get()
            self.parse_page(url)

    def parse_page(self,url):
        response = requests.get(url,headers=self.headers)
        text = response.text
        html = etree.HTML(text)
        imgs = html.xpath("//div[@class='page-content text-center']//a//img")
        for img in imgs:
            if img.get('class') == 'gif':
                continue
            img_url = img.xpath(".//@data-original")[0]
            suffix = os.path.splitext(img_url)[1]
            alt = img.xpath(".//@alt")[0]
            alt = re.sub(r'[，。？?,/\\·]','',alt)
            img_name = alt + suffix
            self.img_queue.put((img_url,img_name))

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():
                if self.page_queue.empty():
                    return
            img = self.img_queue.get(block=True)
            url,filename = img
            request.urlretrieve(url,'images/'+filename)
            print(filename+'  下载完成！')

def main():
    page_queue = Queue(100)
    img_queue = Queue(500)
    for x in range(1,101):
        url = "http://www.doutula.com/photo/list/?page=%d" % x
        page_queue.put(url)

    for x in range(5):
        t = Producer(page_queue,img_queue)
        t.start()

    for x in range(5):
        t = Consumer(page_queue,img_queue)
        t.start()

if __name__ == '__main__':
    main()

GIL全局解释器锁：

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：

1. Jython：用Java实现的Python解释器。不存在GIL锁。
2. IronPython：用.net实现的Python解释器。不存在GIL锁。
3. PyPy：用Python实现的Python解释器。存在GIL锁。
   GIL虽然是一个假的多线程。但是在处理一些IO操作（比如文件读写和网络请求）还是可以在很大程度上提高效率的。在IO操作上建议使用多线程提高效率。在一些CPU计算操作上不建议使用多线程，而建议使用多进程。