用Python Requests抓取知乎用户信息（二）

2014-02-15

你可以先读一下用Python Requests抓取知乎用户信息了解文章的背景和细节；这篇文章主要关注对爬虫性能的改造。

为什么提出多线程？

这部分的知识是从麦兜兜的博客中搬过来的，例子非常棒！

为什么要提出多线程呢？我们首先看一个单线程的例子。

from time import sleep,ctime

def loop0():
    print 'start loop 0 at:',ctime()
    sleep(4)
    print 'loop 0 done at:',ctime()

def loop1():
    print 'start loop 1 at:',ctime()
    sleep(2)
    print 'loop 1 done at:',ctime()

def main():
    print 'starting at:',ctime()
    loop0()
    loop1()
    print 'all DONE at:',ctime()

if __name__=='__main__':
    main()

运行结果：

>>>
starting at: Mon Aug 31 10:27:23 2009
start loop 0 at: Mon Aug 31 10:27:23 2009
loop 0 done at: Mon Aug 31 10:27:27 2009
start loop 1 at: Mon Aug 31 10:27:27 2009
loop 1 done at: Mon Aug 31 10:27:29 2009
all DONE at: Mon Aug 31 10:27:29 2009
>>>

可以看到单线程中的两个循环，只有一个循环结束后另一个才开始。总共用了6秒多的时间。假设两个loop中执行的不是sleep，而是一个别的运算的话，如果我们能让这些运算并行执行的话，是不是可以减少总的运行时间呢，这就是我们提出多线程的前提。

多线程改造

思路

根据文章，我们使用threading包进行多线程改造。改造的思路很简单，针对post数据中参数offset的奇偶性分成两个线程thread1和thread2即可。

一起来读代码吧

import threading
from time import ctime

def main():
    # login
    s.post('http://www.zhihu.com/login', login_data)

    for user in user_list:
        print 'crawling ' + user + '\'s followers...\n'
        # 写文件
        global fp
        fp = codecs.open(user + '.txt', 'w', 'utf-8')

        url = 'http://www.zhihu.com/people/' + user + '/followers'
        # 转跳到用户followers页
        r = s.get(url)
        data = r.text

        # 多线程
        print 'starting at:',ctime()
        threads = []
        t = threading.Thread(target=load_more_thread1,args=(user,data))
        threads.append(t)
        t = threading.Thread(target=load_more_thread2,args=(user,data))
        threads.append(t)

        for i in range(2):
               threads[i].start()
        for i in range(2):
               threads[i].join()
        print 'all DONE at:',ctime()

细节解释

改造的关键都在多线程这里。我们首先创建了threading对象t，并添加(append)到threads中。使用threading对象的一个原因是，我在是用thread的时候输入参数时可能是因为不规范而总是出错，不过这里threading便可以很好地支持。

随后的start和join语句便会让进行开始直到全部进程结束。因此在一个for循环中我们便同时运行了thread1和thread2两个抓取程序。性能自然是提升了~

结果对比

下面我们通过程序运行时间来感受一下改进前后的情况： 多(双)线程

单线程

结语

做事情就是这样，遇到效果不满意、或是需要改进的时候，如果对项目本身，或是技术原理有认识，那么操作起来就会事半功倍；这也是我为什么想读博的原因吧!