多进程爬虫python——实例爬取酷狗歌单

多线程和多进程概述：

当计算机运行程序时，就会创建包含代码和状态的进程。这些进程会通过计算机的一个或多个CPU执行。不过，同一时刻一个CPU只能执行一个进程，然后在不同进程间快速切换，这样就给人以多个程序同时运行的感觉。同理，在一个进程中，程序的执行也是在不同线程间进行切换的，每个线程执行程序的不同部分。

例如，一个工厂（网络爬虫）有多个车间（进程）负责不同的功能，一个车间又有多个车间工人（线程）协同合作，效率大大提升。

from multiprocessing import Pool
pool=Pool(processes= num)#创建进程池，num为进程个数
pool.map(func,iterable)#func为爬虫函数，iterable为迭代参数，爬虫中，可为多个url列表进行迭代

实例：爬取酷狗歌单（做测试只返回不储存）

import requests                     #用于请求网页获取网页数据
from bs4 import BeautifulSoup       #解析网页数据
import time                         #time库中的sleep()方法可以让程序暂停
import csv
from multiprocessing import Pool
'''
爬虫测试_多进程
酷狗top500数据
写入csv文件
'''
'''
fp = open('D://kugou.csv','wt',newline='',encoding='utf-8')#创建csv
writer = csv.writer(fp)
writer.writerow(('rank','singer','song','time'))
'''
#加入请求头
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36'
}

#定义获取信息的函数
def get_info(url):
    wb_data = requests.get(url,headers=headers)#get方法加入请求头
    soup = BeautifulSoup(wb_data.text,'html.parser')#对返回结果进行解析
    #定位元素位置并通过selector方法获取
    ranks = soup.select('span.pc_temp_num')
    titles = soup.select('div.pc_temp_songlist > ul > li > a')
    times = soup.select('span.pc_temp_tips_r > span')
    for rank,title,time in zip(ranks,titles,times):
        data = {
            'rank':rank.get_text().strip(),
            'singer':title.get_text().split('-')[0],
            'song':title.get_text().split('-')[0],#通过split获取歌手和歌曲信息
            'time':time.get_text().strip()#get_text()获取文本内容
        }
        #writer.writerow((rank.get_text().strip(),title.get_text().split('-')[0],title.get_text().split('-')[0],time.get_text().strip()))
        # 获取爬取信息并按字典格式打印
        #print(data)
        return data

#程序主入口
if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://www.kugou.com/yy/rank/home/{}-8888.html'.format(str(i)) for i in range(1,50)]#构造多页url

    start1=time.time()
    for url in urls:
        get_info(url)#循环调用
        #time.sleep(1)#每循环一次，睡眠1秒,防止网页浏览频率过快导致爬虫失败
    end1=time.time()
    print('串行爬虫用时',end1-start1)

    start2 = time.time()
    pool=Pool(processes= 2)#创建进程池
    pool.map(get_info,urls)
    pool.close()
    end2 = time.time()
    print('两个进程用时', end2 - start2)

    start3 = time.time()
    pool = Pool(processes=4)
    pool.map(get_info, urls)
    pool.close()
    end3 = time.time()
    print('四个进程用时', end3 - start3)

运行结果：

页数越多，效果越明显：

urls = ['http://www.kugou.com/yy/rank/home/{}-8888.html'.format(str(i)) for i in range(1,500)]

 

 

 

改为爬取10页：

urls = ['http://www.kugou.com/yy/rank/home/{}-8888.html'.format(str(i)) for i in range(1,10)]

 

 页数少的情况下，完全没必要开启多进程