python多线程小爬虫之练练手

序：

叮咚叮咚，走过路过不要错过啊。。。

好久没写博客，上次都是几年前了，写过一些android的文章，然而我连账号都忘记了，真尼玛。。。

大数据时代，人工智能，机器学习开始流行了，赶上了这个时代是好的，也是不那么好的，好的是将会为社会带来革命性的洗礼，不那么好的是感觉出生还是太早了点哈哈哈，要是晚几十年生，等我风华正茂的时候，那是多壮观的世界，yy中.....

正文：

好了 ，上个线程还在沉浸在yy中，作为一个多任务处理的灵长类，必须开个线程要说点正事了。

大家都知道机器学习是需要大量的数据来训练模型，通过大量训练模型才能自我进化，然而我们不是在BAT这样的巨头的话，是很难获得巨额数据的，那只能干个苦力活自己去网上找咯，身为程序员还是要让代码来做吧，爬虫就很适合啦，刚好python就是爬虫的利器，之前学习的时候写了个爬百度贴吧评论的小爬虫，贴出来先献丑啦（吸取硬盘挂了的教训，写过的轮子交给csdn帮我保存吧  /大哭/大哭）

用到的知识：

python多线程

xpath

python的多线程是一一映射到系统层的，也就是说，每开一个python的线程，其内部也会调用系统接口去开启一个对应的系统级别的C程序线程，真正干活的就是这些对应c线程，但是这些c线程是系统级的，使用python的我们在代码级层面是无法控制它们的，失去控制的线程时可怕的，说白了就会乱搞数据，所以就有了著名的GIL，它帮助我们控制这些c线程。

学习python的都知道，python的GIL（全局解释锁，解释器Cpython加入的一种机制）是个麻烦的家伙，由于它的限制作用，使得程序在同一个时刻只有一个C线程在工作，无法充分发挥cpu多核心多线程的能力，就相当于单核作战（本质上就相当于单核CPU通过不断的分配时间片来模拟多线程的方法），换言之就是你的工厂有8个人，但是他们都不同时工作，根据策略切换，每次切换只有一个人在干活，其他7个人傻愣着，这就恶心了，你工厂的效能就无法全部发挥出来，所以正因为这个点，python无法真正做到并行，只是并发（伪并行，一起启动，但不能一起执行），但是我们要注意的是GIL只是python解释器内核级的锁，解释器上层还有用户层，用户层面python也提供了lock类，因为GIL的存在只是相当于把多核变成了单核，但无论多核还是单核，对于操作共有资源，并发操作，存在资源竞争的话就几乎会有锁的应用，不然数据混乱往往就会发生在线程切换时，每个线程看到的资源都会不一样了，所以在单核时代多线程也是会加锁的，举个例子：

import threading,time,randomsum = 0class Sum(threading.Thread):    def run(self):        global sum        for i in range(2):            time.sleep(random.randint(50,100)/100.0)   # 仔细对比如果不加锁，有时候会最终结果出现199，甚至198，要有耐心，不容易出现，   # 并发运行中包含资源竞争就一定会用锁，我们可以做的是将锁的粒度降到最小 并且找出原子操作...           # lock.acquire()             sum += 1          #  ock.release()  python3测试了下不需要再我们代码加锁了，貌似对解释器做了优化，我猜测是在target指向的函数外层默认加了把锁。            print sumfor i in range(100):    s = Sum()    s.start()

        在前端页面中很多标签，在javaWeb中有三种方法解析xml里的标签，分别是Dom解析，sex解析和pull解析，Dom解析是把整个文档树封装成对象载入内存，再去获取你想要的节点，这样使得无论你处于哪个节点你都能获得上下文，而sex解析是逐行解析的，所以不知道当前节点的前后关系。。。哎妈呀，扯远了。。

xpath是一种技术，是一种语言规则，通过使用这种语言规则可以使得在解析页面的时候可以类似js那样通过Dom对象来获取前端页面中的各个节点（注意，只是个人感觉大概类似，用法是不一样的），以此来获取节点中的数据，xpath就封装在lxml的模块中，可以通过pip install lxml来导入模块，有些同学可以会说BeautifulSoup也很不错，确实就用户友好性而言，BeautifulSoup甩了xpath几条街。。。，但是就性能而言xpath是用c语言实现的，BeautifulSoup是用python实现的，xpath在速度上是有优势的，你想想还有除了汇编还有啥比c快的。。。，而且BeautifulSoup是基于Dom解析的，是把整个文档数加载进内存的，比较占用内存资源，查找起来也比较就耗时了，但是就使用友好性来说，BeautifulSoup总算是扳回一局了，举个例子：

title = soup.select('.title.content div .cc')  #BeautifulSoup支持css选择器，够人性啊

title = selector.xpath("//div[@class='content']/div[@class='content']/")  #这xpath看起来就感觉复杂很多了，不过我觉得本质上也是逐层往下选择的。。。

综合各方面，只要用多了我觉得xpath还是很有可取之处的，偏向于xpath吧，至于最后的正则表达式，恩！！！此时脑海中飘过一堆（.*?）,.*,我不想说。。 好难记啊，基于理解去记忆都难，但是该用的时候还得用不是么....一万点悲伤

前面说完了要用的东西也说了下自己掌握的知识，现在就要用上了，贴代码。。

#coding=utf8from lxml import htmlfrom lxml import etreeimport requestsimport jsonfrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoolimport sysreload(sys)  #模块加载时sys.setdefaultencoding被通过反射删除了，要使用需重新加载sys.setdefaultencoding('utf-8')def write_to_txt(comment):    f.writelines('评论用户:' + comment['user_name'] + '\n')    f.writelines('用户ID:' + str(comment['user_id']) + '\n') #注意json中有恶心的数据。。。    f.writelines('评论内容：' + comment['comment'] + '\n')    f.writelines('评论时间：' + comment['date'] + '\n')    f.writelines('\n\n')def get_content(url):    # 这里用的requests的模块，在https下是有问题的，我这里是http，看不出来，客官可自行调试https会报openssl的错，在centos下有些可以有些不可以，windows下100%错    # 因为我windows没装openssl证书哈哈哈，还要下载个vs编译，太大了，我就换种方式了。。。    # 在python3上requests就应该没问题了，因为人家提示你升级啦，python2的使用urllib2吧，我试了https没问题    data = requests.get(url)    selector = etree.HTML(data.text)    #//表示从根节点开始，关于xpath的语法大家要自行去预习啦    comment_list = selector.xpath('//div[@class="l_post j_l_post l_post_bright  "]')    item = {}    for each in comment_list:        try:            json_obj = json.loads(each.xpath('@data-field')[0])            item['user_name'] = json_obj['author']['user_name']            item['user_id'] = json_obj['author']['user_id']            item['date'] = json_obj['content']['date']            #这里的这么一大串无非就是逐层标签往下找，class的就在前段页面copy，因为不是从根节点开始找了，所以无需//开头            comment = each.xpath('div[@class="d_post_content_main"]/div/cc/div[@class="d_post_content j_d_post_content  clearfix"]/text()')[0]            item['comment'] = comment            #因为没有做同步，最后爬出来的数据仔细看时间会发现是乱序的，but没关系，我们只是看数据内容，顺序无妨            write_to_txt(item)        except Exception as e:            continue    returnif __name__ == '__main__':    pool = ThreadPool(4)    f = open('teiba_cpmment', 'w')    url_list = []    for i in range(1, 21):#经过分析，某帖子的翻页只是参数的变化，那就比较简单了        url = "http://tieba.baidu.com/p/3522395718?pn=%s" %i          url_list.append(url)   #这里使用了multiprocessing.dummy里面的一个线程池，它还有个进程池，还有一种常规方式就是使用for循环，某天发现居然还能通过map函数来实现并发，一句话的事啊   #略叼略叼，for循环方式好好在可能拿到线程的集合，方便对线程做存活判断，下一篇我再写个for循环的，域名逐层爬链接，配合下队列实现    pool.map(get_content, url_list)    pool.close()    pool.join()    f.close()

爬出来的的结果：
值得注意的是这个效果是分析url和前端页面标签后配合xpath得出的，如果小伙伴们换了url要重新分析xpath的筛选字符哦，比如抓个https的试试啦啦啦

大概就是爬出来这些，20页除去报错的也有差不几百条了，一个用户算一条吧，展示的图片数据我做了id和和用户名更改的，虽然去网页上能直接看到，但是还是
不要这么直接啦，小小保护哈哈哈。。。每次写文章都写很久。。。五一快乐，洗个澡睡觉觉。

                                             
        0        0           
	
				
	
					   
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Python爬虫之<XPath与多线程爬虫>
	  	   
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