Python多线程爬虫实战:基于Queue的任务队列与线程同步

山间有风
山间有风
发布时间:2026-10-13| 2人浏览过
原创

本文介绍如何使用Python的Queue模块结合多线程实现高效的多线程爬虫。通过实例化多个队列分别处理URL、HTML响应和解析内容,利用Queue.task_done()和Queue.join()机制确保线程有序执行与资源释放,实现并发抓取糗事百科数据。

多线程爬虫核心机制说明

本示例展示了如何利用队列和多线程技术来爬取糗事百科的段子数据。实现的核心机制在于正确使用Queue.task_done()和Queue.join()方法,这两个方法共同作用,确保了多线程环境下的任务有序执行与同步控制。

具体实现代码见下方示例。

Python多线程爬虫完整代码实现


import requests
from lxml import etree
import json
from queue import Queue
import threading

class Qsbk(object):
  def __init__(self):
    self.headers = {
      "User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36",
      "Referer": "https://www.qiushibaike.com/"
    }
    # 实例化三个队列,用来存放内容
    self.url_queue = Queue()
    self.html_queue = Queue()
    self.content_queue = Queue()

  def get_total_url(self):
    """
    获取了所有的页面url,并且返回url_list
    return:url_list
    现在放入url_queue队列中保存
    """
    url_temp = "https://www.qiushibaike.com/text/page/{}/"
    url_list = list()
    for i in range(1,13):
      # url_list.append(url_temp.format(i))
      # 将生成的url放入url_queue队列
      self.url_queue.put(url_temp.format(i))

  def parse_url(self):
    """
    发送请求,获取响应,同时etree处理html
    """
    while self.url_queue.not_empty:
      # 判断非空,为空时结束循环

      # 从队列中取出一个url
      url = self.url_queue.get()
      print("parsing url:",url)
      # 发送请求
      response = requests.get(url,headers=self.headers,timeout=10)
      # 获取html字符串
      html = response.content.decode()
      # 获取element类型的html
      html = etree.HTML(html)
      # 将生成的element对象放入html_queue队列
      self.html_queue.put(html)
      # Queue.task_done() 在完成一项工作之后,Queue.task_done()函数向任务已经完成的队列发送一个信号
      self.url_queue.task_done()

  def get_content(self):
    """
    解析网页内容,获取想要的信息
    """
    while self.html_queue.not_empty:
      items = list()
      html = self.html_queue.get()
      total_div = html.xpath("//div[@class='col1 old-style-col1']/div")
      for i in total_div:

        author_img = i.xpath(".//a[@rel='nofollow']/img/@src")
        author_img = "https"+author_img[0] if len(author_img)>0 else None

        author_name = i.xpath(".//a[@rel='nofollow']/img/@alt")
        author_name = author_name[0] if len(author_name)>0 else None

        author_href = i.xpath("./a/@href")
        author_href = "https://www.qiushibaike.com/"+author_href[0] if len(author_href)>0 else None

        author_gender = i.xpath("./div[1]/div/@class")
        author_gender = author_gender[0].split(" ")[-1].replace("Icon","").strip() if len(author_gender)>0 else None

        author_age = i.xpath("./div[1]/div/text()")
        author_age = author_age[0] if len(author_age)>0 else None

        content = i.xpath("./a/div/span/text()")
        content = content[0].strip() if len(content)>0 else None

        content_vote = i.xpath("./div[@class='stats']/span[@class='stats-vote']/i/text()")
        content_vote = content_vote[0] if len(content_vote)>0 else None

        content_comment_numbers = i.xpath("./div[@class='stats']/span[@class='stats-comments']/a/i/text()")
        content_comment_numbers = content_comment_numbers[0] if len(content_comment_numbers)>0 else None

        item = {
          "author_name":author_name,
          "author_age" :author_age,
          "author_gender":author_gender,
          "author_img":author_img,
          "author_href":author_href,
          "content":content,
          "content_vote":content_vote,
          "content_comment_numbers":content_comment_numbers,
        }
        items.append(item)
      self.content_queue.put(items)
      # task_done的时候,队列计数减一
      self.html_queue.task_done()

  def save_items(self):
    """
    保存items
    """
    while self.content_queue.not_empty:
      items = self.content_queue.get()
      with open("quishibaike.txt",'a',encoding='utf-8') as f:
        for i in items:
          json.dump(i,f,ensure_ascii=False,indent=2)
      self.content_queue.task_done()

  def run(self):
    # 获取url list
    thread_list = list()
    thread_url = threading.Thread(target=self.get_total_url)
    thread_list.append(thread_url)

    # 发送网络请求
    for i in range(10):
      thread_parse = threading.Thread(target=self.parse_url)
      thread_list.append(thread_parse)

    # 提取数据
    thread_get_content = threading.Thread(target=self.get_content)
    thread_list.append(thread_get_content)

    # 保存
    thread_save = threading.Thread(target=self.save_items)
    thread_list.append(thread_save)


    for t in thread_list:
      # 为每个进程设置为后台进程,效果是主进程退出子进程也会退出
      t.setDaemon(True)
      t.start()
    
    # 让主线程等待,所有的队列为空的时候才能退出
    self.url_queue.join()
    self.html_queue.join()
    self.content_queue.join()


if __name__=="__main__":
  obj = Qsbk()
  obj.run()

以上内容涵盖了多线程爬虫的基本实现思路,希望能为读者提供学习参考,欢迎继续支持本站获取更多技术内容。

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