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并发编程在爬虫中的应用

之前的课程，我们已经为大家介绍了 Python 中的多线程、多进程和异步编程，通过这三种手段，我们可以实现并发或并行编程，这一方面可以加速代码的执行，另一方面也可以带来更好的用户体验。爬虫程序是典型的 I/O 密集型任务，对于 I/O 密集型任务来说，多线程和异步 I/O 都是很好的选择，因为当程序的某个部分因 I/O 操作阻塞时，程序的其他部分仍然可以运转，这样我们不用在等待和阻塞中浪费大量的时间。

下面我们以爬取“360图片”网站的图片并保存到本地为例，为大家分别展示使用单线程、多线程和异步 I/O 编程的爬虫程序有什么区别，同时也对它们的执行效率进行简单的对比。

“360图片”网站的页面使用了 Ajax 技术，这是很多网站都会使用的一种异步加载数据和局部刷新页面的技术。简单的说，页面上的图片都是通过 JavaScript 代码异步获取 JSON 数据并动态渲染生成的，而且整个页面还使用了瀑布式加载（一边向下滚动，一边加载更多的图片）。我们在浏览器的“开发者工具”中可以找到提供动态内容的数据接口，如下图所示，我们需要的图片信息就在服务器返回的 JSON 数据中。

例如，要获取“美女”频道的图片，我们可以请求如下所示的URL，其中参数ch表示请求的频道，=后面的参数值beauty就代表了“美女”频道，参数sn相当于是页码，0表示第一页（共30张图片），30表示第二页，60表示第三页，以此类推。

https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=0

单线程版本

通过上面的 URL 下载“美女”频道共90张图片。

"""
example04.py - 单线程版本爬虫
"""
import osimport requestsdef download_picture(url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]resp = requests.get(url)if resp.status_code == 200:with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:file.write(resp.content)def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')for page in range(3):resp = requests.get(f'https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn={page * 30}')if resp.status_code == 200:pic_dict_list = resp.json()['list']for pic_dict in pic_dict_list:download_picture(pic_dict['qhimg_url'])if __name__ == '__main__':main()

在 macOS 或 Linux 系统上，我们可以使用time命令来了解上面代码的执行时间以及 CPU 的利用率，如下所示。

time python3 example04.py 

下面是单线程爬虫代码在我的电脑上执行的结果。

python3 example04.py  2.36s user 0.39s system 12% cpu 21.578 total

这里我们只需要关注代码的总耗时为21.578秒，CPU 利用率为12%。

多线程版本

我们使用之前讲到过的线程池技术，将上面的代码修改为多线程版本。

"""
example05.py - 多线程版本爬虫
"""
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutorimport requestsdef download_picture(url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]resp = requests.get(url)if resp.status_code == 200:with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:file.write(resp.content)def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as pool:for page in range(3):resp = requests.get(f'https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn={page * 30}')if resp.status_code == 200:pic_dict_list = resp.json()['list']for pic_dict in pic_dict_list:pool.submit(download_picture, pic_dict['qhimg_url'])if __name__ == '__main__':main()

执行如下所示的命令。

time python3 example05.py

代码的执行结果如下所示：

python3 example05.py  2.65s user 0.40s system 95% cpu 3.193 total

异步I/O版本

我们使用aiohttp将上面的代码修改为异步 I/O 的版本。为了以异步 I/O 的方式实现网络资源的获取和写文件操作，我们首先得安装三方库aiohttp和aiofile，命令如下所示。

pip install aiohttp aiofile

aiohttp 的用法在之前的课程中已经做过简要介绍，aiofile模块中的async_open函数跟 Python 内置函数open的用法大致相同，只不过它支持异步操作。下面是异步 I/O 版本的爬虫代码。

"""
example06.py - 异步I/O版本爬虫
"""
import asyncio
import json
import osimport aiofile
import aiohttpasync def download_picture(session, url):filename = url[url.rfind('/') + 1:]async with session.get(url, ssl=False) as resp:if resp.status == 200:data = await resp.read()async with aiofile.async_open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:await file.write(data)async def fetch_json():async with aiohttp.ClientSession() as session:for page in range(3):async with session.get(url=f'https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn={page * 30}',ssl=False) as resp:if resp.status == 200:json_str = await resp.text()result = json.loads(json_str)for pic_dict in result['list']:await download_picture(session, pic_dict['qhimg_url'])def main():if not os.path.exists('images/beauty'):os.makedirs('images/beauty')loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(fetch_json())loop.close()if __name__ == '__main__':main()

执行如下所示的命令。

time python3 example06.py

代码的执行结果如下所示：

python3 example06.py  0.82s user 0.21s system 27% cpu 3.782 total

总结

通过上面三段代码执行结果的比较，我们可以得出一个结论，使用多线程和异步 I/O 都可以改善爬虫程序的性能，因为我们不用将时间浪费在因 I/O 操作造成的等待和阻塞上，而time命令的执行结果也告诉我们，单线程的代码 CPU 利用率仅仅只有12%，而多线程版本的 CPU 利用率则高达95%；单线程版本的爬虫执行时间约21秒，而多线程和异步 I/O 的版本仅执行了3秒钟。另外，在运行时间差别不大的情况下，多线程的代码比异步 I/O 的代码耗费了更多的 CPU 资源，这是因为多线程的调度和切换也需要花费 CPU 时间。至此，三种方式在 I/O 密集型任务上的优劣已经一目了然，当然这只是在我的电脑上跑出来的结果。如果网络状况不是很理想或者目标网站响应很慢，那么使用多线程和异步 I/O 的优势将更为明显，有兴趣的读者可以自行试验。