爬取网站的流程：

1. 确定网站哪个url是数据的来源

2. 简要分析网站结构，查看数据在哪里

3. 查看是否有分页，解决分页问题

4. 发送请求，查看response.text里面是否有我们想要的数据

5. 如果有数据，提取，保存

6. 如果没有，我们就可以通过以下两种方式来实现爬取

   1. 分析数据来源，查看是否可以通过一些接口获取数据（首推）

      应该首先想到，数据可能是从ajax接口中获取的。

      分析接口的步骤：

      1. 查看改接口返回的数据是否是我们想要的
      2. 重点查看该接口的请求参数，了解哪些请求参数的变化的，以及是怎么变化的

   2. selenium+phantomjs来获取页面内容

格式化字符串的三种方法

1. ‘……%s’%i
2. ‘…{3}…{2}…{1}’.format(a,b,c)
3. f’……filename’

一、程序、进程和线程

定义

程序：一个应用可以当做一个程序，比如qq。

进程：程序运行最小的资源分配单位，一个程序可以有多个进程。

线程：cpu调度的最小单位，必须依赖进程而存在。线程没有独立的资源，所有线程共享他所属进程的资源。

一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。

二、多线程

多线程是指一个程序包含多个并行的线程来完成不同的任务。

优点：可以提高cpu的利用率。

（一）创建

1.创建多线程的第一种方法

（1）导包

import threading

（2）创建一个线程

t = threading.Thread(
	target = 方法名,
	args = (1,)    # 方法的参数（元组类型）
)

（3）启动线程

t.start()

例：下载文件（单线程）

import time
import random
import threading

# 单线程爬虫
def download(fileName):
    print(f"{fileName}文件开始下载")
    time.sleep(random.random()*10)
    print(f"{fileName}文件完成下载")

# 单线程 默认主线程
if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        download(i)

例：下载文件（多线程）

import time
import random
import threading

def download(fileName):
    print(f"{fileName}文件开始下载")
    time.sleep(random.random()*10)
    print(f"{fileName}文件完成下载")

# 多线程
if __name__ == '__main__':
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=download,args=(i,))
        t.start()
    print(threading.enumerate())    # 加主线程，共6个

线程生存期

当我们启动一个线程到这个线程的任务方法执行完毕的过程，就是该线程的生存周期。

查看线程数量

threading.enumerate()    # 可以查看当前进程下的运行的线程

例：多线程

import random,time,threading

def sing():
    for i in range(3):
        print(f'{i}正在唱歌')
        time.sleep(random.random())
def dance():
    for i in range(3):
        print(f'{i}正在跳舞')
        time.sleep(random.random())

if __name__ == '__main__':
    # 创建线程来启动这两个任务
    t1 = threading.Thread(target=sing)
    t2 = threading.Thread(target=dance)
    t1.start()
    t2.start()

    while True:
        length = len(threading.enumerate())
        print(f'当前运行的线程数量：{length}')
        time.sleep(random.random())
        if length <= 1:
            break

2.创建多线程的第二种方法（通过线程类创建）

（1）继承threading.Thread

（2）重写run方法

（3）实例化这个类就可以创建线程，之后再调用start方法启动即可

线程类传参

必须在线程类的__init__方法中调用父类的__init__方法

两种方法：

# 1
super().__init__()
# 2
threading.Thread.__init__(self)

例

import threading,time

class MyThread(threading.Thread):
    def __init__(self,filename):
        self.filename = filename
        print('线程开始启动----')
        threading.Thread.__init__(self)
    def run(self):
        print(f'线程开始下载{self.filename}====')

if __name__ == '__main__':
    t = MyThread('log.png')
    t.start()

线程类中，我们实例化线程类的时候，可以通过指定name这个参数，给线程起名。

t = MyThread(name = 'download')
t.start()

在线程类中调用self.name，使用线程名称。

如果不设置名称，默认就是Thread-1，Thread-2，……

import threading

class MyThread(threading.Thread):
    def run(self):
        print('%s正在下载...'%self.name)

if __name__ == '__main__':
    t = MyThread(name='download')
    t.start()
    # 如果不传则默认线程名称Thread-1，Thread-2...以此类推
    for i in range(5):
        t = MyThread()
        t.start()

（二）执行顺序

线程的执行顺序是不固定的，主要是由线程的状态决定。

from threading import Thread
import time

class MyThread(Thread):
    def __init__(self,filename):
        super(MyThread, self).__init__()
        self.filename = filename

    def run(self):
        for i in range(3):
            time.sleep(1)
            print(f'当前的线程是：{self.name}，正在下载：{self.filename}')

if __name__ == '__main__':
    for i in range(1,4):
        t = MyThread(i)
        t.start()

'''
当前的线程是：Thread-3，正在下载：3
当前的线程是：Thread-1，正在下载：1
当前的线程是：Thread-2，正在下载：2
当前的线程是：Thread-2，正在下载：2
当前的线程是：Thread-3，正在下载：3
当前的线程是：Thread-1，正在下载：1
当前的线程是：Thread-2，正在下载：2
当前的线程是：Thread-3，正在下载：3
当前的线程是：Thread-1，正在下载：1
'''

五种状态

1. 新建：线程创建
2. 就绪状态：当启动线程后，线程就进入就绪状态，就绪状态的线程会被放在一个cpu调度队列中，cpu会负责让其中的线程运行，变为运行状态
3. 运行状态：cpu调度一个就绪状态的线程，该线程就变为了运行状态
4. 阻塞状态：当运行状态的线程被阻塞就变为了阻塞状态，阻塞状态的线程要重新变为就绪状态才能继续执行
5. 死亡：线程执行完毕

（三）问题

多个线程对公有变量处理的时候，容易造成数据的混乱，造成数据不安全的问题。

from threading import Thread
import time
import random
g_num = 100

def work1():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1
        time.sleep(random.random())
        print('in work1,gum=%d' % g_num)

def work2():
    global g_num
    for i in range(3):
        g_num += 1
        time.sleep(random.random())
        print('in work2,gum=%d' % g_num)

if __name__ == '__main__':
    t1 = Thread(target=work1)
    t2 = Thread(target=work2)
    t1.start()
    t2.start()

from threading import Thread
g_num = 0
def test1():
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print("---test1---g_num=%d"%g_num)

def test2():
    global g_num
    for i in range(1000000):
        g_num += 1
    print("---test2---g_num=%d"%g_num)
if __name__ == '__main__':
    p1 = Thread(target=test1)
    p2 = Thread(target=test2)
    p1.start()
    p2.start()

互斥锁

通过互斥锁确保线程之间数据的正确

步骤

1. 创建锁对象

   mutex = threading.Lock()
   

2. 上锁，释放锁

   if mutex.acquire():    # 此函数默认参数为True，填写False时，不阻塞，互斥锁就失去意义了
   	'''
   	对公有变量的处理
   	'''
   mutex.release()    # 释放锁
   

使用互斥锁解决线程不安全：

import threading
g_num = 0

def w1():
    global g_num
    for i in range(10000000):
        #上锁
        mutexFlag = mutex.acquire(True)
        if mutexFlag:
            g_num+=1
            #解锁
            mutex.release()
    print("test1---g_num=%d"%g_num)

def w2():
    global g_num
    for i in range(10000000):
        # 上锁
        mutexFlag = mutex.acquire(True)
        if mutexFlag:
            g_num+=1
            # 解锁
            mutex.release()
    print("test2---g_num=%d" % g_num)

if __name__ == "__main__":
    #创建锁
    mutex = threading.Lock()
    t1 = threading.Thread(target=w1)
    t2 = threading.Thread(target=w2)
    t1.start()
    t2.start()

三、多线程和多进程

（一）多线程

1.优点

程序逻辑和控制方式复杂。

所有线程可以直接共享内存和变量。

多线程消耗的总资源比多进程要少。

2.缺点

每个线程和主程序共用地址空间，受限于2GB的地址空间。

线程之间的同步和加锁控制比较麻烦。

一个线程的崩溃可能影响到整个程序的稳定性。

（二）多进程

1.优点

每个进程互相独立，子进程崩溃没关系，不影响主程序的稳定性。

增加cpu，容易扩充性能。

每个子进程都有2GB地址空间和相关资源，总体能够达到的性能上限非常大。

2.缺点

逻辑控制复杂，需要和主程序交互。

需要跨进进程边界，不适合大数据量传送，适合小数据量传送、密集运算。

多进程调度开销比较大。

在实际开发中，选择多线程和多进程应该通过具体实际开发情况进行选择。最好是多进程和多线程结合，即根据实际的需要，每个cpu开辟一个子进程，每个子进程开启多个线程，可以对若干同类型的数据进行处理。

四、死锁

原因

产生死锁的情况有两种：

1. 当一个线程获取了锁之后，还未释放锁的前提下，试图获取另一把锁，此时会产生死锁
2. 线程A获取锁1，线程B获取锁2，线程A还未释放锁1，想要继续获取锁2，线程B还未释放锁2，同时想要获取锁1

五、项目

腾讯招聘（ajax）

import requests,json,time

class Tencent(object):
    def __init__(self,url):
        self.url = url
        self.parse()

    def write_to_file(self,list_):
        for item in list_:
            with open('tencent_infos.txt','a',encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(str(item)+'n')

    def parse_json(self,text):
        infos = []
        dict = json.loads(text)
        for data in dict['Data']['Posts']:
            item = {}
            # 职位名
            item['RecruitPostName'] = data['RecruitPostName']
            # 职位类型
            item['CategoryName'] = data['CategoryName']
            # 职责
            item['Responsibility'] = data['Responsibility']
            # 发布时间
            item['LastUpdateTime'] = data['LastUpdateTime']
            # 详情页链接
            item['PostURL'] = data['PostURL']
            infos.append(item)
        self.write_to_file(infos)

    def parse(self):
        for i in range(1,51):
            response = requests.get(self.url %i)
            self.parse_json(response.text)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    base_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1572856544479&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=1&pageSize=%s&language=zh-cn&area=cn'
    Tencent(base_url)
    print(time.time()-start)    # 17.27698802947998

多线程（一）

每页都使用了一个线程，速度很快，但会浪费资源

import requests,json,time,threading

class Tencent(object):
    def __init__(self,url):
        self.url = url

    def write_to_file(self,list_):
        for item in list_:
            with open('tencent_infos.txt','a',encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(str(item)+'n')

    def parse_json(self,text):
        infos = []
        dict = json.loads(text)
        for data in dict['Data']['Posts']:
            item = {}
            # 职位名
            item['RecruitPostName'] = data['RecruitPostName']
            # 职位类型
            item['CategoryName'] = data['CategoryName']
            # 职责
            item['Responsibility'] = data['Responsibility']
            # 发布时间
            item['LastUpdateTime'] = data['LastUpdateTime']
            # 详情页链接
            item['PostURL'] = data['PostURL']
            infos.append(item)
        self.write_to_file(infos)

    def parse(self):
        response = requests.get(self.url)
        self.parse_json(response.text)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    base_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1572856544479&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=1&pageSize=%s&language=zh-cn&area=cn'
    crawl_list = []
    for i in range(1, 51):
        tencent = Tencent(base_url % i)
        # 用第一种方法开启线程
        t = threading.Thread(target=tencent.parse)
        t.start()
        crawl_list.append(t)
        # 将每个线程都调用join方法，保证所得的运行时间是在所有线程完毕之后的时间
    for t in crawl_list:
        t.join()
    print(time.time()-start)    # 1.9531118869781494

多线程（二）

使用消息队列

import requests,json,time,threading
from queue import Queue

class Tencent(threading.Thread):
    def __init__(self,url,name,q):
        super().__init__()
        self.url = url
        self.q = q
        self.name = name

    def run(self):
        self.parse()

    def write_to_file(self,list_):
        for item in list_:
            with open('tencent_infos.txt','a',encoding='utf-8') as fp:
                fp.write(str(item)+'n')

    def parse_json(self,text):
        infos = []
        dict = json.loads(text)
        for data in dict['Data']['Posts']:
            item = {}
            # 职位名
            item['RecruitPostName'] = data['RecruitPostName']
            # 职位类型
            item['CategoryName'] = data['CategoryName']
            # 职责
            item['Responsibility'] = data['Responsibility']
            # 发布时间
            item['LastUpdateTime'] = data['LastUpdateTime']
            # 详情页链接
            item['PostURL'] = data['PostURL']
            infos.append(item)
        self.write_to_file(infos)

    def parse(self):
        while True:
            if self.q.empty():
                break
            page = self.q.get()
            print(f'======第{page}页======in{self.name}')
            response = requests.get(self.url%page)
            self.parse_json(response.text)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    base_url = 'https://careers.tencent.com/tencentcareer/api/post/Query?timestamp=1572856544479&countryId=&cityId=&bgIds=&productId=&categoryId=&parentCategoryId=&attrId=&keyword=&pageIndex=1&pageSize=%s&language=zh-cn&area=cn'
    # 1.创建任务队列
    q = Queue()
    # 2.给队列添加任务，任务是每一页的页码
    for page in range(1,51):
        q.put(page)
    # print(q)    # <queue.Queue object at 0x000000000395F668>
    # while not q.empty():
    #     print(q.get())
    crawl_list = ['aa','bb','cc','dd','ee']
    list_ = []
    for name in crawl_list:
        t = Tencent(base_url,name,q)
        t.start()
        list_.append(t)
    for l in list_:
        l.join()
    print(time.time()-start)    # 3.4191956520080566

最后

以上就是大意黑米为你收集整理的爬虫（七）--程序，多进程，多线程一、程序、进程和线程二、多线程三、多线程和多进程四、死锁五、项目的全部内容，希望文章能够帮你解决爬虫（七）--程序，多进程，多线程一、程序、进程和线程二、多线程三、多线程和多进程四、死锁五、项目所遇到的程序开发问题。

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