python scrapy框架基如何实现多线程_【转】爬虫的一般方法、异步、并发与框架scrapy的效率比较...

问题的由来

我们的需求为爬取红色框框内的名人（有500条记录，图片只展示了一部分）的 名字以及其介绍，关于其介绍，点击该名人的名字即可，如下图：

这就意味着我们需要爬取500个这样的页面，即500个HTTP请求（暂且这么认为吧），然后需要提取这些网页中的名字和描述，当然有些不是名人，也没有描述，我们可以跳过。最后，这些网页的网址在第一页中的名人后面可以找到，如George Washington的网页后缀为Q23.  爬虫的需求大概就是这样。

爬虫的N中姿势

首先，分析来爬虫的思路：先在第一个网页（https://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0）中得到500个名人所在的网址，接下来就爬取这500个网页中的名人的名字及描述，如无描述，则跳过。  接下来，我们将介绍实现这个爬虫的4种方法，并分析它们各自的优缺点，希望能让读者对爬虫有更多的体会。实现爬虫的方法为：

一般方法（同步，requests+BeautifulSoup）

并发（使用concurrent.futures模块以及requests+BeautifulSoup）

异步（使用aiohttp+asyncio+requests+BeautifulSoup）

使用框架Scrapy

一般方法

一般方法即为同步方法，主要使用requests+BeautifulSoup，按顺序执行。完整的Python代码如下：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import time

# 开始时间

t1 = time.time()

print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"

# 请求头部

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}

# 发送HTTP请求

req = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 找到name和Description所在的记录

human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []

# 获取网址

for human in human_list:

url = human.find('a')['href']

urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 获取每个网页的name和description

def parser(url):

req = requests.get(url)

# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 获取name和description

name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")

desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")

if name is not None and desc is not None:

print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

for url in urls:

parser(url)

t2 = time.time() # 结束时间

print('一般方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))

print('#' * 50)

输出的结果如下(省略中间的输出，以......代替)：

##################################################

George Washington , first President of the United States

Douglas Adams , British author and humorist (1952–2001)

......

Willoughby Newton , Politician from Virginia, USA

Mack Wilberg , American conductor

一般方法，总共耗时：724.9654655456543

##################################################

使用同步方法，总耗时约725秒，即12分钟多。  一般方法虽然思路简单，容易实现，但效率不高，耗时长。那么，使用并发试试看。

并发方法

并发方法使用多线程来加速一般方法，我们使用的并发模块为concurrent.futures模块，设置多线程的个数为20个（实际不一定能达到，视计算机而定）。完整的Python代码如下：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import time

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED

# 开始时间

t1 = time.time()

print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"

# 请求头部

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}

# 发送HTTP请求

req = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 找到name和Description所在的记录

human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []

# 获取网址

for human in human_list:

url = human.find('a')['href']

urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 获取每个网页的name和description

def parser(url):

req = requests.get(url)

# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 获取name和description

name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")

desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")

if name is not None and desc is not None:

print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

# 利用并发加速爬取

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=20)

# submit()的参数： 第一个为函数， 之后为该函数的传入参数，允许有多个

future_tasks = [executor.submit(parser, url) for url in urls]

# 等待所有的线程完成，才进入后续的执行

wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)

t2 = time.time() # 结束时间

print('并发方法，总共耗时：%s' % (t2 - t1))

print('#' * 50)

输出的结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################

Larry Sanger , American former professor, co-founder of Wikipedia, founder of Citizendium and other projects

Ken Jennings , American game show contestant and writer

......

Antoine de Saint-Exupery , French writer and aviator

Michael Jackson , American singer, songwriter and dancer

并发方法，总共耗时：226.7499692440033

##################################################

使用多线程并发后的爬虫执行时间约为227秒，大概是一般方法的三分之一的时间，速度有了明显的提升啊！多线程在速度上有明显提升，但执行的网页顺序是无序的，在线程的切换上开销也比较大，线程越多，开销越大。  关于多线程与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：Python爬虫之多线程下载豆瓣Top250电影图片。

异步方法

异步方法在爬虫中是有效的速度提升手段，使用aiohttp可以异步地处理HTTP请求，使用asyncio可以实现异步IO，需要注意的是，aiohttp只支持3.5.3以后的Python版本。使用异步方法实现该爬虫的完整Python代码如下：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import time

import aiohttp

import asyncio

# 开始时间

t1 = time.time()

print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"

# 请求头部

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}

# 发送HTTP请求

req = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 找到name和Description所在的记录

human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []

# 获取网址

for human in human_list:

url = human.find('a')['href']

urls.append('https://www.wikidata.org'+url)

# 异步HTTP请求

async def fetch(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.text()

# 解析网页

async def parser(html):

# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML

soup = BeautifulSoup(html, "lxml")

# 获取name和description

name = soup.find('span', class_="wikibase-title-label")

desc = soup.find('span', class_="wikibase-descriptionview-text")

if name is not None and desc is not None:

print('%-40s,\t%s'%(name.text, desc.text))

# 处理网页，获取name和description

async def download(url):

async with aiohttp.ClientSession() as session:

try:

html = await fetch(session, url)

await parser(html)

except Exception as err:

print(err)

# 利用asyncio模块进行异步IO处理

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]

tasks = asyncio.gather(*tasks)

loop.run_until_complete(tasks)

t2 = time.time() # 结束时间

print('使用异步，总共耗时：%s' % (t2 - t1))

print('#' * 50)

输出结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################

Frédéric Taddeï , French journalist and TV host

Gabriel Gonzáles Videla , Chilean politician

......

Denmark , sovereign state and Scandinavian country in northern Europe

Usain Bolt , Jamaican sprinter and soccer player

使用异步，总共耗时：126.9002583026886

##################################################

显然，异步方法使用了异步和并发两种提速方法，自然在速度有明显提升，大约为一般方法的六分之一。异步方法虽然效率高，但需要掌握异步编程，这需要学习一段时间。  关于异步方法与一般方法在速度上的比较，可以参考文章：利用aiohttp实现异步爬虫。  如果有人觉得127秒的爬虫速度还是慢，可以尝试一下异步代码（与之前的异步代码的区别在于：仅仅使用了正则表达式代替BeautifulSoup来解析网页，以提取网页中的内容）：

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import time

import aiohttp

import asyncio

import re

# 开始时间

t1 = time.time()

print('#' * 50)

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"

# 请求头部

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}

# 发送HTTP请求

req = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 找到name和Description所在的记录

human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []

# 获取网址

for human in human_list:

url = human.find('a')['href']

urls.append('https://www.wikidata.org' + url)

# 异步HTTP请求

async def fetch(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.text()

# 解析网页

async def parser(html):

# 利用正则表达式解析网页

try:

name = re.findall(r'(.+?)', html)[0]

desc = re.findall(r'(.+?)', html)[0]

print('%-40s,\t%s' % (name, desc))

except Exception as err:

pass

# 处理网页，获取name和description

async def download(url):

async with aiohttp.ClientSession() as session:

try:

html = await fetch(session, url)

await parser(html)

except Exception as err:

print(err)

# 利用asyncio模块进行异步IO处理

loop = asyncio.get_event_loop()

tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]

tasks = asyncio.gather(*tasks)

loop.run_until_complete(tasks)

t2 = time.time() # 结束时间

print('使用异步（正则表达式），总共耗时：%s' % (t2 - t1))

print('#' * 50)

输出的结果如下（省略中间的输出，以......代替)：

##################################################

Dejen Gebremeskel , Ethiopian long-distance runner

Erik Kynard , American high jumper

......

Buzz Aldrin , American astronaut

Egon Krenz , former General Secretary of the Socialist Unity Party of East Germany

使用异步（正则表达式），总共耗时：16.521944999694824

##################################################

16.5秒，仅仅为一般方法的43分之一，速度如此之快，令人咋舌（感谢某人提供的尝试）。笔者虽然自己实现了异步方法，但用的是BeautifulSoup来解析网页，耗时127秒，没想到使用正则表达式就取得了如此惊人的效果。可见，BeautifulSoup解析网页虽然快，但在异步方法中，还是限制了速度。但这种方法的缺点为，当你需要爬取的内容比较复杂时，一般的正则表达式就难以胜任了，需要另想办法。

爬虫框架Scrapy

最后，我们使用著名的Python爬虫框架Scrapy来解决这个爬虫。我们创建的爬虫项目为wikiDataScrapy，项目结构如下：

在settings.py中设置“ROBOTSTXT_OBEY = False”. 修改items.py，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import scrapy

class WikidatascrapyItem(scrapy.Item):

# define the fields for your item here like:

name = scrapy.Field()

desc = scrapy.Field()

然后，在spiders文件夹下新建wikiSpider.py，代码如下:

import scrapy.cmdline

from wikiDataScrapy.items import WikidatascrapyItem

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

# 获取请求的500个网址，用requests+BeautifulSoup搞定

def get_urls():

url = "http://www.wikidata.org/w/index.php?title=Special:WhatLinksHere/Q5&limit=500&from=0"

# 请求头部

headers = {

'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/67.0.3396.87 Safari/537.36'}

# 发送HTTP请求

req = requests.get(url, headers=headers)

# 解析网页

soup = BeautifulSoup(req.text, "lxml")

# 找到name和Description所在的记录

human_list = soup.find(id='mw-whatlinkshere-list')('li')

urls = []

# 获取网址

for human in human_list:

url = human.find('a')['href']

urls.append('https://www.wikidata.org' + url)

# print(urls)

return urls

# 使用scrapy框架爬取

class bookSpider(scrapy.Spider):

name = 'wikiScrapy' # 爬虫名称

start_urls = get_urls() # 需要爬取的500个网址

def parse(self, response):

item = WikidatascrapyItem()

# name and description

item['name'] = response.css('span.wikibase-title-label').xpath('text()').extract_first()

item['desc'] = response.css('span.wikibase-descriptionview-text').xpath('text()').extract_first()

yield item

# 执行该爬虫，并转化为csv文件

scrapy.cmdline.execute(['scrapy', 'crawl', 'wikiScrapy', '-o', 'wiki.csv', '-t', 'csv'])

输出结果如下（只包含最后的Scrapy信息总结部分）：

{'downloader/request_bytes': 166187,

'downloader/request_count': 500,

'downloader/request_method_count/GET': 500,

'downloader/response_bytes': 18988798,

'downloader/response_count': 500,

'downloader/response_status_count/200': 500,

'finish_reason': 'finished',

'finish_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 49, 15, 761487),

'item_scraped_count': 500,

'log_count/DEBUG': 1001,

'log_count/INFO': 8,

'response_received_count': 500,

'scheduler/dequeued': 500,

'scheduler/dequeued/memory': 500,

'scheduler/enqueued': 500,

'scheduler/enqueued/memory': 500,

'start_time': datetime.datetime(2018, 10, 16, 9, 48, 44, 58673)}

可以看到，已成功爬取500个网页，耗时31秒，速度也相当OK。再来看一下生成的wiki.csv文件，它包含了所有的输出的name和description，如下图：

Scrapy来制作爬虫的优势在于它是一个成熟的爬虫框架，支持异步，并发，容错性较好（比如本代码中就没有处理找不到name和description的情形），但如果需要频繁地修改中间件，则还是自己写个爬虫比较好，而且它在速度上没有超过我们自己写的异步爬虫，至于能自动导出CSV文件这个功能，还是相当实在的。

总结

本文内容较多，比较了4种爬虫方法，每种方法都有自己的利弊，已在之前的陈述中给出，当然，在实际的问题中，并不是用的工具或方法越高级就越好，具体问题具体分析嘛~  本文到此结束，感谢阅读哦~

注意：本人现已开通微信公众号： Python爬虫与算法（微信号为：easy_web_scrape）， 欢迎大家关注哦~~