摘要：上一次的抓取豆瓣高分計(jì)算機(jī)書籍的案例，采用的是完全同步的方式。是用來進(jìn)行多線程編程的，也就是用來創(chuàng)建隊(duì)列。同時(shí)這個(gè)函數(shù)也是由多個(gè)解析線程執(zhí)行。

上一次的抓取豆瓣高分計(jì)算機(jī)書籍的案例，采用的是完全同步的方式。即單個(gè)線程依次執(zhí)行完所有的邏輯，這樣存在的問題就是我們的爬蟲程序會(huì)非常的慢。

所以本文作為上一次案例的升級(jí)版本，通過循序漸進(jìn)、動(dòng)手實(shí)踐的方式來達(dá)到更好的學(xué)習(xí)效果。

相對(duì)于上次的案例，本次主要采用多線程+隊(duì)列的方式來實(shí)現(xiàn)。

用到的包：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import numpy as np
import csv
import time
import threading
import queue

本次新增了兩個(gè)包，threading 和 queue。threading 是用來進(jìn)行多線程編程的，queue 也就是用來創(chuàng)建隊(duì)列。至于更詳細(xì)的使用方法，可以上網(wǎng)自行學(xué)習(xí)。這里就不多做介紹了。

主要流程：

生成 URL

創(chuàng)建兩個(gè)隊(duì)列，一個(gè)用保存生成的URL（隊(duì)列1），一個(gè)保存HTML文檔（隊(duì)列2）

創(chuàng)建若干個(gè)線程來下載 HTML，并且保存到隊(duì)列2

創(chuàng)建若干個(gè)線程解析文檔

排序并保存

以上前三個(gè)方法都沒有改動(dòng)，主要是第四個(gè)和第五個(gè)。

req_page()： 用來請(qǐng)求url。

def req_page():
    while True:
        try:
            url = url_task.get(block=False)
            resp = requests.get(url)
            html = resp.text
            task_html.put(html)
            time.sleep(1)
        except:
            break

以上代碼會(huì)被若干個(gè)線程執(zhí)行，每一個(gè)線程的流程都是不段的從 url_task 也就是我們創(chuàng)建的隊(duì)列1中取出一個(gè)URL，然后執(zhí)行請(qǐng)求，并把下載到的 HTML 放入隊(duì)列2。這里有兩點(diǎn)要注意的。第一個(gè)點(diǎn)就是通過 url_task.get() 方法從隊(duì)列里拿出任務(wù)的時(shí)候，由于我們的隊(duì)列1是提前設(shè)定好的，也就是說當(dāng)下載線程取任務(wù)的時(shí)候并不會(huì)發(fā)生 queue.Empty 的異常。只有當(dāng)隊(duì)列中的數(shù)據(jù)被處理完的時(shí)候才會(huì)執(zhí)行 except，那么線程就可以通過這個(gè)來退出。第二點(diǎn)是sleep這塊 ，因?yàn)檎?qǐng)求太頻繁會(huì)被豆瓣封掉IP。

get_content()：

def get_content():
    if task_html.qsize() > 10:
        while True:
            try:
                html = task_html.get(block=False)
                bs4 = BeautifulSoup(html, "lxml")
                book_info_list = bs4.find_all("li", class_="subject-item")
                if book_info_list is not None:
                    for book_info in book_info_list:
                        list_ = []
                        try:
                            star = book_info.find("span", class_="rating_nums").get_text()
                            if float(star) < 9.0:
                                continue
                            title = book_info.find("h2").get_text().replace(" ", "").replace("
", "")
                            comment = book_info.find("span", class_="pl").get_text()
                            comment = re.sub("D", "", comment)
                            list_.append(title)
                            list_.append(comment)
                            list_.append(star)
                            task_res.append(list_)
                        except:
                            continue
            except:
                break

這個(gè)函數(shù)首先判斷一下 HTML 文檔隊(duì)列（隊(duì)列2）的大小是不是大于10，目的是防止解析線程比下載線程執(zhí)行的快，如果解析線程快于下載線程，那么再還沒有下載完所有的URL時(shí)，就觸發(fā)隊(duì)列的 queue.Empty異常，從而過早退出線程。中間的代碼也是上次案例中的代碼，不同之處也就是以前是從列表中讀取，現(xiàn)在是從隊(duì)列中讀取。同時(shí)這個(gè)函數(shù)也是由多個(gè)解析線程執(zhí)行。

主函數(shù)：

# 生成分頁url
url_list = make_url(50)
# url 隊(duì)列 (隊(duì)列1)
url_task = queue.Queue()
for url in url_list:
    url_task.put(url)
# 下載好的html隊(duì)列 (隊(duì)列2)
task_html = queue.Queue()
# 最終結(jié)果列表
task_res = []
threads = []
# 獲取html線程
for i in range(5):
    threads.append(threading.Thread(target=req_page))
# 解析html線程
threads.append(threading.Thread(target=get_content))
threads.append(threading.Thread(target=get_content))
for i in threads:
    i.start()
    i.join()
# 主線程排序保存
save(_sort(task_res))

主函數(shù)的流程也就是最開始寫的五個(gè)流程。因?yàn)槲覀儎?chuàng)建的所有線程都調(diào)用了 join() 方法，那么在最后執(zhí)行排序和保存操作的時(shí)候，所有的子線程都已經(jīng)執(zhí)行完畢了。