Python3爬虫与多线程

本文按如下内容组织：

# 介绍这个爬虫的目的、模块，创造原始单线程爬虫

# 对这个爬虫进行改造，创造多线程爬虫

一、爬虫功能介绍

文章标题取的是《Python爬虫与多线程》，而不是《Python多线程爬虫》，因为爬虫的目的是为了获取数据而非炫技。即使没有多线程，单线程的爬虫也可以完成任务，大不了电脑不关放一夜跑（做量化回测中常有的事）。

下面就介绍这个爬虫的功能，是用来爬取https://quantocracy.com/所有帖子的标题、描述、网址、发布时间，分别对应数据库的四个字段：title、description、url、time。

这个网站的结构非常简单，所以爬虫的逻辑也比较简单：

下面依次介绍代码的实现逻辑：

（1）构造出一页的url，比如https://quantocracy.com/?pg=1，使用自定义的get_html函数获得html内容：

（2）使用Beautiful库解析内容，获得我们需要的信息。通过chrome的审查元素功能可以发现，网页的结构如下图：

加粗的标签是含有信息的标签，所以我们用tags = soup.find_all('div',attrs={'class':'qo-content-col'})找到所有的div标签，每页可以得到五十个标签。

下面使用自定义的get_info函数对每个标签做子解析：

（3）将信息存储到本地文件或数据库。

上述步骤（2）返回了一条[title, description, url, time]的信息，然后不断把这条信息append到results列表中，就得到了所有信息。当循环完所有页面时，我们可以把results转成pd.DataFrame，然后存储到本地csv。

以上，我们实现了一个功能完整的单线程爬虫，耗时在十几分钟。第二部分讨论可以在哪些环节降低延迟。

二、多线程爬虫

上文的爬虫流程：获取页面 -> 解析页面 -> 数据存储，在这些环节中的耗时分别是：

（1）获取页面，由于网络延迟，一页通常需要1-2s，这是最主要的延迟；

（2）数据存储，由于是存储到本地数据库，速度较快。

下面考虑怎么降低延迟：

（1）创建一个Consumer类和多个实例，用于对每个页面的获取、解析和存储。

（2）用一个队列Queue对象，来实现Consumer类不断获取网址。

代码逻辑如下：

先产生所有url，put进队列；

然后产生八个消费者，用于不断从队列中取出网址，进行获取、解析和存储；

所有信息存储到内存中，然后批量存储到数据库或csv。

这个流程下来，有八个worker并行工作，所以效率提升很多。

Consumer类的代码如下：

三、最后呈现的数据长这样：