前言

如果我们想要爬取的是成千上万条的数据，那么就会遇到一个问题：因为程序是一行一行地依次执行，要等待很久，才能拿到想要的数据。

既然一个爬虫爬取大量数据要爬很久，那我们能不能让多个爬虫一起爬取？这样无疑能提高爬取的效率，就像一个人干不完的活儿，组个团队一起干，活儿一下被干完了。

那具体怎么用Python实现这事儿呢？

同步与异步

当需要爬取多个URL时，爬虫每发起一个请求，都要等服务器返回响应后，才能执行下一步。而由于网页请求和获得响应过程比较耗费时间，这导致爬虫会浪费大量时间在等待上。

图中所示的就是同步爬虫的运行模式。

而与之对应的异步爬虫则是并发或并行的，各个任务可以独立运行，一个任务的运行不受另一个任务影响。（可以理解成同一时间有多个事情在做，但有先后顺序）

我们可以采取异步的爬虫方式，让多个爬虫在执行任务时保持相对独立，彼此不受干扰，这样就可以免去等待时间，提高爬虫的效率和速度。

什么是多协程

刚才提到：

异步爬虫是并发或并行的

这两者有什么区别呢？

计算机利用单个核心在多个任务之间来回切换，称为并发；利用CPU的多核同时执行多个任务，称为并行。

并发	并行
一个人合理利用时间，做多件事情，例如：同时炒菜和煲汤	多个人做多件事情，例如：一个人备菜，一个人炒菜
宏观上同时发送	宏观上同时发生
微观上交替运行	微观上同时发生

本文将讲述实现并发的一种方式——多协程，主要提高IO并发。

它的原理是：对于IO密集任务，如果遇到等待，可以随时中断，先去执行其他的任务，当等待结束，再回来继续之前的那个任务（可以自由切换），大大减少IO的等待时间。

这整个过程看似是多线程，像多个任务在被同时执行一样，但实际上协程只有一个线程执行，属于单线程高并发。

多协程的优势

• 执行效率极高，资源占用低。因为子程序切换（任务函数）不是线程切换，由程序自身控制，没有切换线程的开销，充分利用了IO等待时间。与多线程相比，线程的数量越多，协程性能的优势越明显。
• 不需要多线程的锁机制。因为只有一个线程，也不存在同时写变量冲突，在控制共享资源时也不需要加锁。
• 开发者可以指定切换的时机，同时调度多个协程（非抢占式并发）。

怎么用多协程

使用gevent库可以实现多协程。gevent是一个基于greenlet实现的网络库，通过greenlet实现协程。

基本思想是：一个greenlet可以认为是一个协程，当一个greenlet遇到IO操作的时候，就会自动切换到其他的greenlet，待IO操作完成，在适当的时候切换回来继续执行。gevent可以保证总有greenlet在运行，而不是等待IO操作。

同时，当我们用多协程来爬虫，需要创建大量任务时，我们可以借助queue模块，让“任务排个队”。

gevent库

导入gevent库前，得先安装它。

window电脑：pip install gevent
mac电脑：pip3 install gevent

先上个没有queue模块的代码，可以看一下注释：

# 从gevent库里导入monkey模块
from gevent import monkey
# monkey.patch_all()能把程序变成协作式运行
monkey.patch_all()

# 导入gevent库来实现多协程，导入time模块来记录爬取所需时间，导入requests模块实现爬取10个网站。
import gevent,time,requests

# 记录程序开始时间
start = time.time()

# 把10个网站封装成列表
url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'https://www.zhihu.com/',
'https://www.ipe.org.cn/',
'https://www.youku.com/']


#定义一个函数
def crawler(url):
    #用requests.get()爬取网站
    r = requests.get(url)
    # 打印网址、请求运行时间、状态码
    print(url,time.time()-start,r.status_code)

# 创建空的任务列表
tasks_list = [ ]

# 遍历url_list
for url in url_list:
    
    # 用gevent.spawn()创建任务，参数为crawler函数名和它自身的参数url。
    task = gevent.spawn(crawler,url)
    
    # 往任务列表添加任务
    tasks_list.append(task)
    
    
# 执行任务列表里的所有任务，就是让爬虫开始爬取网站
gevent.joinall(tasks_list)


# 记录程序结束时间
end = time.time()
#打印程序最终所需时间
print(end-start)

因为requests库是阻塞式的，只有将requests库阻塞式更改为非阻塞，异步操作才能实现

而gevent库中的猴子补丁（monkey patch）能够修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用。这样在不改变原有代码的情况下，将应用的阻塞式方法，变成协程式的（异步）

这里需要注意一点，在导入其他库和模块前，要先把monkey模块导入进来，并运行monkey.patch_all()，这样，才能先给程序打上补丁，使得程序实现异步

掘友们可以自行对比使用多协程和不使用之间的速度差异，这里我不再展示。

小结一下使用gevent实现异步爬虫的关键步骤：

1. 定义爬虫函数
2. 用gevent.spawn()创建任务，gevent.spawn()的参数是：要调用的函数名 及 该函数的参数。
3. 用gevent.joinall()执行任务

还有一个问题，当我们要爬的不是10个网站，而是1000个网站，我们应该怎么做？

是用gevent.spawn()创建1000个爬取任务，再用gevent.joinall()执行这1000个任务吗？

这种方法会有问题：执行1000个任务，就是一下子发起1000次请求，这样的恶意请求，会拖垮网站的服务器。

既然这种直接创建1000个任务的方式不可取，那能不能创建成5个任务，但每个任务爬取200个网站？

这么做也还是会有问题的。就算我们用gevent.spawn()创建了5个分别执行爬取200个网站的任务，这5个任务之间是异步执行的，但是每个任务（爬取200个网站）内部是同步的。

那我们应该如何做呢？

queue模块

这就引出了另一个主角——queue，我们可以用queue模块来存储任务，让任务排成队。

协程可以从队列里把任务一一提取出来执行，队列空了，任务也就处理完了。

把上面的代码拆成4部分来演示：

第1部分是导入模块。

# 从gevent库里导入monkey模块
from gevent import monkey

# monkey.patch_all()使得程序实现异步
monkey.patch_all()

# 导入gevent、time、requests
import gevent,time,requests

# 因为gevent库里就带有queue，直接导入`queue`模块即可
from gevent.queue import Queue

第2部分，是如何创建队列，以及怎么把任务存储进队列里。

#记录程序开始时间
start = time.time()

url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'https://www.zhihu.com/',
'https://www.ipe.org.cn/',
'https://www.youku.com/']

# 创建队列对象
work = Queue()


# 遍历url_list
for url in url_list:

    # 创建了queue对象后，用put_nowait()函数可以把网址都放进队列里
    work.put_nowait(url)

用Queue()能创建queue对象，如果不加参数，相当于创建了一个不限任何存储数量的空队列。 如果传入参数，比如Queue(10)，则表示这个队列只能存储10个任务。

第3部分，是定义爬取函数，和从队列里提取出刚刚存储进去的网址。

def crawler():
    # 当队列不是空的时候，就执行下面的程序 
    while not work.empty():   
        url = work.get_nowait() # 用get_nowait()函数可以把队列里的网址都取出
        r = requests.get(url) # 用requests.get()函数抓取网址       
        print(url,work.qsize(),r.status_code)# 打印网址、队列长度、抓取请求的状态码

代码块中涉及到queue对象的三个方法：

• empty方法，用来判断队列是否为空的；
• get_nowait方法，用来从队列里提取数据的；
• qsize方法，用来判断队列里还剩多少数量的。

附一张queue对象的常用方法，点个收藏。在需要时，可以来查表。

方法	作用
put_nowait()	往队列里存储数据
get_nowait	从队列里提取数据
empty()	判断队列是否为空
full()	判断队列是否为满
qsize()	判断队列还剩多少数量

小结一下queue模块的基操：

1. Queue()创建队列
2. put_nowait()存储数据
3. get_nowait()提取数据

第4部分就是让爬虫用多协程执行任务，爬取队列里的10个网站的代码

# 创建空的任务列表
tasks_list  = [ ]
# 这里创建了3个爬虫
for x in range(3):
 
    # 用gevent.spawn()函数创建执行crawler()函数的任务
    task = gevent.spawn(crawler)
    
    # 往任务列表添加任务
    tasks_list.append(task)
   
# 用gevent.joinall方法，执行任务列表里的所有任务，让爬虫开始爬取
gevent.joinall(tasks_list)

end = time.time()
print(end-start)

用一张图解释这个过程：

这里创建三个可以异步爬取的爬虫。它们会从队列里取走网址，执行爬取任务。一旦一个网址被一只爬虫取走，其他爬虫就取不到了，另一只爬虫就会取走下一个网址。直至所有网址都被取走，队列为空时，爬虫停止工作。

END

多协程，其实只占用了CPU的一个核运行，没有充分利用到其他核，如果要充分发挥CPU利用率可以结合多进程+协程，后续我会再出一篇文章，围绕其讲述。

本人水平有限，烦请掘友们多多指教。