Python多进程批量爬取小说代码分享

本篇内容介绍了“Python多进程批量爬取小说代码分享”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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使用python多进程跑同样的代码。

python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了非常好用的多进程包multiprocessing，只需要定义一个函数，Python会完成其他所有事情。借助这个包，可以轻松完成从单进程到并发执行的转换。multiprocessing支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步，提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。

1. Process

创建进程的类：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])，target表示调用对象，args表示调用对象的位置参数元组。kwargs表示调用对象的字典。name为别名。group实质上不使用。
方法：is_alive() 、join([timeout])、run()、start()、terminate()。其中，Process以start()启动某个进程。

is_alive()：判断该进程是否还活着

join([timeout])：主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。

run():进程p调用start()时，自动调用run()

属性：authkey、daemon（要通过start()设置）、exitcode(进程在运行时为None、如果为–N，表示被信号N结束）、name、pid。其中daemon是父进程终止后自动终止，且自己不能产生新进程，必须在start()之前设置。

下面的demo。爬取笔趣阁小说网，只是爬了4本小说，同时启动四个线程。启动的方式有点low.为了统计时间，所以就那么写， 有什么更好的方法可以留言，欢迎指导。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/1/3 17:15
# @Author  : jia.zhao
# @Desc    :
# @File    : process_spider.py
# @Software: PyCharm
from multiprocessing import Process, Lock, Queue
import time

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import requests
from lxml import etree


exitFlag = 0
q = Queue()
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument('--headless')

class scrapy_biquge():
   def get_url(self):
       browser = webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options)
       browser.get('http://www.xbiquge.la/xuanhuanxiaoshuo/')
       # 获取小说
       content = browser.find_element_by_class_name("r")
       content = content.find_elements_by_xpath('//ul/li/span[@class="s2"]/a')
       for i in range(len(content)):
           # 小说名字
           title = content[i].text
           # 小说的url
           href = content[i].get_attribute('href')
           print(title + '+' + href)
           # 装进队列
           q.put(title + '+' + href)
           if i == 3:
               break
       browser.close()
       browser.quit()


def get_dir(title, href):

   time.sleep(2)
   res = requests.get(href, timeout=60)
   res.encoding = 'utf8'
   novel_contents = etree.HTML(res.text)
   novel_dir = novel_contents.xpath('//div[@id="list"]/dl/dd/a//text()')
   novel_dir_href = novel_contents.xpath('//div[@id="list"]/dl/dd/a/@href')
   path = 'novel/' + title + '.txt'
   list_content = []
   i = 0
   for novel in range(len(novel_dir)):
       novel_dir_content = get_content('http://www.xbiquge.la'+novel_dir_href[novel])
       print(title, novel_dir[novel])
       list_content.append(novel_dir[novel] + '\n' + ''.join(novel_dir_content) + '\n')
       i = i + 1
       if i == 2:
           try:
               with open(path, 'a', encoding='utf8') as f:
                   f.write('\n'.join(list_content))
                   f.close()
               list_content = []
               i = 0
           except Exception as e:
               print(e)


def get_content(novel_dir_href):
   time.sleep(2)
   res = requests.get(novel_dir_href, timeout=60)
   res.encoding = 'utf8'
   html_contents = etree.HTML(res.text)
   novel_dir_content = html_contents.xpath('//div[@id="content"]//text()')
   return novel_dir_content


class MyProcess(Process):
   def __init__(self, q, lock):
       Process.__init__(self)
       self.q = q
       self.lock = lock

   def run(self):
       print(self.q.qsize(), '队列大小')
       print('Pid: ' + str(self.pid) + ' LoopCount: ')
       self.lock.acquire()

       while not self.q.empty():

           item = self.q.get()
           print(item)
           self.lock.release()
           title = item.split('+')[0]
           href = item.split('+')[1]
           try:
               get_dir(title, href)
           except Exception as e:
               print(e, '出现异常跳过循环')
               continue
if __name__ == '__main__':
   start_time = time.time()
   print(start_time)
   scrapy_biquge().get_url()
   lock = Lock()

   p0 = MyProcess(q, lock)
   p0.start()
   p1 = MyProcess(q, lock)
   p1.start()
   p2 = MyProcess(q, lock)
   p2.start()
   p3 = MyProcess(q, lock)
   p3.start()
   p0.join()
   p1.join()
   p2.join()
   p3.join()

   end_time = time.time()
   print(start_time, end_time, end_time - start_time, '时间差')

使用多进程中的队列处理，实现进程间数据共享。代码应该可以直接运行
，有问题可以留言

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