各位用户为了找寻关于Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫的资料费劲了很多周折。这里教程网为您整理了关于Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫的相关资料，仅供查阅，以下为您介绍关于Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫的详细内容
XPath 的安装以及使用
1 . XPath 的介绍
刚学过正则表达式，用的正顺手，现在就把正则表达式替换掉，使用 XPath，有人表示这太坑爹了，早知道刚上来就学习 XPath 多省事 啊。其实我个人认为学习一下正则表达式是大有益处的，之所以换成 XPath ，我个人认为是因为它定位更准确，使用更加便捷。可能有的人对 XPath 和正则表达式的区别不太清楚，举个例子来说吧，用正则表达式提取我们的内容，就好比说一个人想去天安门，地址的描述是左边有一个圆形建筑，右边是一个方形建筑，你去找吧，而使用 XPath 的话，地址的描述就变成了天安门的具体地址。怎么样？相比之下，哪种方式效率更高，找的更准确呢？
2 . XPath 的安装
XPath 包含在 lxml 库中，那么我们到哪里去下载呢？ 点击此处 ，进入网页后按住 ctrl+f 搜索 lxml ，然后进行下载，下载完毕之后将文件拓展名改为 .zip ，然后进行解压，将名为 lxml 的文件夹复制粘贴到 Python 的 Lib 目录下，这样就安装完毕了。
3 . XPath 的使用
为了方便演示，我利用 Html 写了个简单的网页，代码如下所示（为了节省时间，方便小伙伴们直接进行测试，可直接复制粘贴我的代码）
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Test Html</title>
</head>
<body>
<div id="content">
<ul id="like">
<li>like one</li>
<li>like two</li>
<li>like three</li>
</ul>
<ul id="hate">
<li>hate one</li>
<li>hate two</li>
<li>hate three</li>
</ul>
<div id="url">
<a href="http://www.baidu.com">百度一下</a>
<a href="http://www.hao123.com">好123</a>
</div>
</div>
</body></html>
用谷歌浏览器打开这个网页，然后右击，选择检查，会出现如下所示界面
这个时候你鼠标右击任何一行 html 代码，都可以看到一个 Copy，将鼠标放上去，就可以看到 Copy XPath ，先复制下来，怎么用呢？
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11# coding=utf-8
from lxml import etree
f = open('myHtml.html','r')
html = f.read()
f.close()
selector = etree.HTML(html)
content = selector.xpath('//*[@id="like"]/li/text()')
for each in content:
print each
看看打印结果
? 1 2 3like one
like two
like three
很显然，将我们想要的内容打印下来了，注意我们在 xpath() 中使用了 text() 函数，这个函数就是获取其中的内容，但是如果我们想获取一个属性，该怎么办？比如说我们想得到 html 中的两个链接地址，也就是 href 属性，我们可以这么操作
? 1 2 3content = selector.xpath('//*[@id="url"]/a/@href')
for each in content:
print each
这个时候的打印结果就是
? 1 2http://www.baidu.com
http://www.hao123.com
看到现在大家大概也就对 xpath() 中的符号有了一定的了解，比如一开始的 // 指的就是根目录，而 / 就是父节点下的子节点，其他的 id 属性也是一步一步从上往下寻找的，由于这是一种树结构，所以也难怪方法的名字为 etree()。
4 . XPath 的特殊用法
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<div id="likeone">like one</div>
<div id="liketwo">like two</div>
<div id="likethree">like three</div>
</body>
</html>
面对上面的一个网页，我们应该如何获取到三行的内容的 ? 嗯哼，很简单，我写三个 XPath 语句不就好了，so easy 。 如果真是这样，那么我们的效率好像是太低了一点，仔细看看这三行 div 的 id 属性，好像前四个字母都是 like, 那就好办了，我们可以使用 starts-with 对这三行进行同时提取，如下所示
content = selector.xpath('//div[starts-with(@id,"like")]/text()')
不过这样有一点麻烦的地方，我们就需要手动的去写 XPath 路径了，当然也可以复制粘贴下来在进行修改，这就是提升复杂度来换取效率的问题了。再来看看标签嵌套标签的提取情况
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Title</title>
</head>
<body>
<div id="content">
<div id="text">
<p>hello
<b> world
<font color="#ffe4c4">
Python
</font>
</b>
</p>
</div>
</div>
</body>
</html>
像上面这样的一个网页，如果我们想获取到 hello world Python 语句，该怎么获取呢？很明显这是一种标签嵌套标签的情况，我们按照正常情况进行提取，看看结果如何
? 1 2 3content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p/text()')
for each in content:
print each
运行之后，很遗憾的，只打印出了 hello 字样，其他字符丢失了，该怎么办呢？这种情况可以借助于 string(.)如下所示
? 1 2 3 4content = selector.xpath('//*[@id="text"]/p')[0]
info = content.xpath('string(.)')
data = info.replace('n','').replace(' ','')
print data
这样就可以打印出正确内容了，至于第三行为什么存在，你可以将其去掉看看结果，到时候你自然就明白了。
Python 并行化的简单介绍
有人说 Python 中的并行化并不是真正的并行化，但是多线程还是能够显著提高我们代码的执行效率，为我们节省下来一大笔时间，下面我们就针对单线程和多线程进行时间上的比较。
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32# coding=utf-8
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import time
def getsource(url):
html = requests.get(url)
if __name__ == '__main__':
urls = []
for i in range(50, 500, 50):
newpage = 'http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=' + str(i)
urls.append(newpage)
# 单线程计时
time1 = time.time()
for i in urls:
print i
getsource(i)
time2 = time.time()
print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + ' s'
# 多线程计时
pool = ThreadPool(4)
time3 = time.time()
results = pool.map(getsource, urls)
pool.close()
pool.join()
time4 = time.time()
print '多线程耗时 : ' + str(time4 - time3) + ' s'
打印结果为
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=50
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=100
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=150
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=200
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=250
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=300
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=350
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=400
http://tieba.baidu.com/f?kw=python&ie=utf-8&pn=450
单线程耗时 : 7.26399993896 s
多线程耗时 : 2.49799990654 s
至于以上链接为什么设置间隔为 50，是因为我发现在百度贴吧上没翻一页，pn 的值就会增加 50。 通过以上结果我们发现，多线程相比于单线程效率提升了太多太多。至于以上代码中多线程的使用，我就不再过多讲解，我相信只要接触过 Java 的人对多线程的使用不会陌生，其实都是大差不差。没有接触过 Java ？那就对不起了，以上代码请自行消化吧。
实战 -- 爬取当当网书籍信息
一直以来都在当当网购买书籍，既然学会了如何利用 Python 爬取信息，那么首先就来爬取一下当当网中的书籍信息吧。本实战完成之后的内容如下所示
在当当网中搜索 Java ，出现了89页内容，我选择爬取了前 80 页，而且为了比较多线程和单线程的效率，我特意在这里对二者进行了比较，其中单线程爬取所用时间为 67s，而多线程仅为 15s 。
如何爬取网页，在上面 XPath 的使用中我们也已经做了介绍，无非就是进入网页，右击选择检查，查看网页 html 代码，然后寻找规律，进行信息的提取，在这里就不在多介绍，由于代码比较短，所以在这里直接上源代码。
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60# coding=utf8
import requests
import re
import time
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
def changepage(url, total):
urls = []
nowpage = int(re.search('(d+)', url, re.S).group(1))
for i in range(nowpage, total + 1):
link = re.sub('page_index=(d+)', 'page_index=%s' % i, url, re.S)
urls.append(link)
return urls
def spider(url):
html = requests.get(url)
content = html.text
selector = etree.HTML(content)
title = []
title = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/a/@title')
detail = []
detail = selector.xpath('//*[@id="component_0__0__6612"]/li/p[3]/span[1]/text()')
saveinfo(title,detail)
def saveinfo(title, detail):
length1 = len(title)
for i in range(0, length1 - 1):
f.writelines(title[i] + 'n')
f.writelines(detail[i] + 'nn')
if __name__ == '__main__':
pool = ThreadPool(4)
f = open('info.txt', 'a')
url = 'http://search.dangdang.com/?key=Java&act=input&page_index=1'
urls = changepage(url, 80)
time1 = time.time()
pool.map(spider, urls)
pool.close()
pool.join()
f.close()
print '爬取成功！'
time2 = time.time()
print '多线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'
# time1 = time.time()
# for each in urls:
# spider(each)
# time2 = time.time()
# f.close()
# print '单线程耗时 : ' + str(time2 - time1) + 's'
可见，以上代码中的知识，我们都在介绍 XPath 和 并行化 中做了详细的介绍，所以阅读起来十分轻松。
好了，到今天为止，Python 爬虫相关系列的文章到此结束，谢谢你的观看。
