一个简单的多线程Python爬虫（一）

一个简单的多线程Python爬虫

最近想要抓取拉勾网的数据，最开始是使用

Scrapy

的，但是遇到了下面两个问题:

前端页面是用JS模板引擎生成的

接口主要是用POST提交参数的

目前不会处理使用JS模板引擎生成的HTML页面，用POST的提交参数的话，接口统一，也没有必要使用

Scrapy

，所以就萌生了自己写一个简单的Python爬虫的想法。

本文中的部分链接可能需要FQ。

参考资料：

http://www.ibm.com/developerworks/aix/library/au-threadingpython/

http://stackoverflow.com/questions/10525185/python-threading-how-do-i-lock-a-thread

一个爬虫的简单框架

一个简单的爬虫框架，主要就是处理网络请求，

Scrapy

使用的是Twisted（一个事件驱动网络框架，以非阻塞的方式对网络I/O进行异步处理），这里不使用异步处理，等以后再研究这个框架。如果使用的是Python3.4及其以上版本，到可以使用asyncio这个标准库。

这个简单的爬虫使用多线程来处理网络请求，使用线程来处理URL队列中的url，然后将url返回的结果保存在另一个队列中，其它线程在读取这个队列中的数据，然后写到文件中去。

该爬虫主要用下面几个部分组成。

1 URL队列和结果队列

将将要爬去的url放在一个队列中，这里使用标准库Queue。访问url后的结果保存在结果队列中

初始化一个URL队列

from Queue import Queue
urls_queue = Queue()
out_queue = Queue()

2 请求线程

使用多个线程，不停的取URL队列中的url，并进行处理：

import threading

class ThreadCrawl(threading.Thread):
def __init__(self, queue, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue

def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
self.queue.task_down()

下面是部分标准库

Queue

的使用方法:


如果队列为空，线程就会被阻塞，直到队列不为空。处理队列中的一条数据后，就需要通知队列已经处理完该条数据。

处理线程

处理结果队列中的数据，并保存到文件中。如果使用多个线程的话，必须要给文件加上锁。

lock = threading.Lock()
f = codecs.open('out.txt', 'w', 'utf8')

当线程需要写入文件的时候，可以这样处理：

with lock:
f.write(something)

程序的执行结果

运行状态：



抓取结果：

源码

代码还不完善，将会持续修改中。

# coding: utf-8
'''
Author mr_zys

Email myzysv5@sina.com
'''

from Queue import Queue
import threading
import urllib2
import time
import json
import codecs
from bs4 import BeautifulSoup

urls_queue = Queue()
data_queue = Queue()
lock = threading.Lock()
f = codecs.open('out.txt', 'w', 'utf8')

class ThreadUrl(threading.Thread):

def __init__(self, queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue

def run(self):
pass

class ThreadCrawl(threading.Thread):

def __init__(self, url, queue, out_queue):
threading.Thread.__init__(self)
self.url = url
self.queue = queue
self.out_queue = out_queue

def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
data = self._data_post(item)
try:
req = urllib2.Request(url=self.url, data=data)
res = urllib2.urlopen(req)
except urllib2.HTTPError, e:
raise e.reason
py_data = json.loads(res.read())
res.close()
item['first'] = 'false'
item['pn'] = item['pn'] + 1
success = py_data['success']
if success:
print 'Get success...'
else:
print 'Get fail....'
print 'pn is : %s' % item['pn']
result = py_data['content']['result']
if len(result) != 0:
self.queue.put(item)
print 'now queue size is: %d' % self.queue.qsize()
self.out_queue.put(py_data['content']['result'])
self.queue.task_done()

def _data_post(self, item):
pn = item['pn']
first = 'false'
if pn == 1:
first = 'true'
return 'first=' + first + '&pn=' + str(pn) + '&kd=' + item['kd']

def _item_queue(self):
pass

class ThreadWrite(threading.Thread):

def __init__(self, queue, lock, f):
threading.Thread.__init__(self)
self.queue = queue
self.lock = lock
self.f = f

def run(self):
while True:
item = self.queue.get()
self._parse_data(item)
self.queue.task_done()

def _parse_data(self, item):
for i in item:
l = self._item_to_str(i)
with self.lock:
print 'write %s' % l
self.f.write(l)

def _item_to_str(self, item):
positionName = item['positionName']
positionType = item['positionType']
workYear = item['workYear']
education = item['education']
jobNature = item['jobNature']
companyName = item['companyName']
companyLogo = item['companyLogo']
industryField = item['industryField']
financeStage = item['financeStage']
companyShortName = item['companyShortName']
city = item['city']
salary = item['salary']
positionFirstType = item['positionFirstType']
createTime = item['createTime']
positionId = item['positionId']
return positionName + ' ' + positionType + ' ' + workYear + ' ' + education + ' ' + \
jobNature + ' ' + companyLogo + ' ' + industryField + ' ' + financeStage + ' ' + \
companyShortName + ' ' + city + ' ' + salary + ' ' + positionFirstType + ' ' + \
createTime + ' ' + str(positionId) + '\n'

def main():
for i in range(4):
t = ThreadCrawl(
'http://www.lagou.com/jobs/positionAjax.json', urls_queue, data_queue)
t.setDaemon(True)
t.start()
datas = [
{'first': 'true', 'pn': 1, 'kd': 'Java'}
#{'first': 'true', 'pn': 1, 'kd': 'Python'}
]
for d in datas:
urls_queue.put(d)
for i in range(4):
t = ThreadWrite(data_queue, lock, f)
t.setDaemon(True)
t.start()

urls_queue.join()
data_queue.join()

with lock:
f.close()
print 'data_queue siez: %d' % data_queue.qsize()
main()

总结

主要是熟悉使用Python的多线程编程，以及一些标准库的使用

Queue

、

threading

。