Thread是python中的一个多线程类，我们可以通过给它传递target函数或者创建一个自己的类来继承Thread来使用他。queue是python中的一个消息队列，它实现了python中线程数据的共享，并解决了传统多线程需要对共享数据上锁，解锁的问题，极大的方便了我们的多线程编程。通过Thread+queue我们可以实现一个基于生产者+消费者模式的多线程爬虫，以爬取一个文章论坛为例，生产者负责提取文章的url，并把其保存在queue队列中。消费者也就是我们的多线程爬虫，它由多个线程组成，共享queue的数据，主要负责从queue中get文章链接，每get完一个url后会告知queue，任务数减一，直到queue为空，退出线程并结束进程！
生产者提取文章url，由于文章较少，我选择将提取文章url的类放在主线程中，当所有url提取并放入queue之后才开始启动多线程的消费者爬虫（即解析文章字段的爬虫），生产者的代码如下：
class CrawlUrls:
total_urls = []
# 随机User-Agent
headers = {
"UserAgent": UserAgent().random
}
def __init__(self, queue):
self.queue = queue
def run(self):
self.get_urls()
print(str(self.queue.qsize()) + " " + "urls is put!")
def get_urls(self, url="http://python.jobbole.com/all-posts/"):
results = requests.get(url, headers=self.headers, timeout=30)
soup = BeautifulSoup(results.text, "lxml")
links = soup.find_all("a", class_="archive-title")
for link in links:
link = link.attrs["href"]
self.queue.put(link)
self.total_urls.append(link)
next_urls = soup.select(‘a[class="next page-numbers"]‘)
for next_url in next_urls:
next_url = next_url.attrs["href"]
if next_url:
self.get_urls(next_url)
pass
此时80多页的python专栏的文章url已经put进queue队列了，此时只需启动多线程的消费者爬虫来解析我们的queue队列里面的url，消费者的代码如下：
class ParseUrls(threading.Thread):
def __init__(self, queue, t_name):
self.queue = queue
self.conn = mysqldb.connect(MYSQL_HOST, MYSQL_USER, MYSQL_PASSWORD, MYSQL_DBNAME, charset="utf8", use_unicode=True)
self.cursor = self.conn.cursor()
threading.Thread.__init__(self, name=t_name)
pass
def run(self):
self.parse_urls()
def parse_urls(self):
while True:
try:
url = self.queue.get(block=False)
self.queue.task_done()
result = requests.get(url=url, timeout=10)
selector = etree.html(result.text)
title = selector.xpath(r‘//*[@class="entry-header"]/h1/text()‘)
title = title[0] if title is not None else None
author = selector.xpath(r‘//*[@class="copyright-area"]/a/text()‘)
author = author[0] if author is not None else None
items = dict(title=title, author=author, url=url)
self.insert_mysql(items)
except queue.Empty:
print("crawl done!")
break
def insert_mysql(self, value):
insert_sql = ‘‘‘
insert into article(title, author, url) VALUES (%s, %s, %s)
‘‘‘
self.cursor.execute(insert_sql, (value["title"], value["author"], value["url"]))
self.conn.commit()
最后只需要在main函数中启动我们的线程！
if __name__ == ‘__main__‘:
q = queue.Queue()
cw = CrawlUrls(q)
cw.run()
threads = []
thread_nums = 10
for i in range(0, thread_nums+1):
bt = ParseUrls(q, "thread" + str(i))
threads.append(bt)
for i in range(0, thread_nums+1):
threads[i].start()
for i in range(0, thread_nums+1):
threads[i].join()
以上就是一个简单的基于Thread+queue的多线程爬虫！