Python网络爬虫项目开发实战_并发下载_编程案例解析实例详解课程教程.pdf

在之前，我们的爬虫都是串行下载网页的，只有前一次下载完成之后才会启动新下载。在爬取规模较小的示例网站时，串行下载尚可应对，一但面对大型网站时就会显得捉襟见肘了。 在爬取拥有100万网页的大型网站时，假设我们以每秒一个网页的速度昼夜不停地下载，耗时也要超过11天。如果我们可以同时下载多个网页，那么下载时间将会得到显著改善。本章将介绍使用多线程和多进程这两种下载网页的方式，并将它们与串行下载的性能进行比较。 【Python网络爬虫项目开发实战】中的并发下载技术是提高爬虫效率的关键。在传统的爬虫程序中，网页通常是顺序下载的，即一个网页下载完成后才会开始下一个网页的下载。这种方式在处理小型网站时可能足够，但对于大规模的网站，比如含有100万网页的大型网站，这种下载方式的效率就显得非常低。如果按照每秒下载一个网页的速度，日夜不停也需要超过11天才能完成，这显然无法满足实际需求。 为了解决这个问题，【并发下载】应运而生。并发下载允许同时下载多个网页，极大地减少了整体的下载时间。本章将探讨两种主要的并发下载策略：多线程和多进程。多线程是在同一进程内创建多个执行线程，而多进程则是创建独立的进程来执行任务，两者都能提高下载效率，但它们在资源管理和性能上有不同特点。通过对比分析，可以针对具体场景选择合适的方法。 为了测试并发下载的性能，教程选择了Alexa提供的最受欢迎的100万个网站列表。这个列表虽然不是绝对权威，但对于测试目的已经足够。Alexa的网站列表以CSV格式提供，包含了网站的排名和域名。我们需要从Alexa的网站或直接下载CSV压缩文件，然后解压并解析CSV文件，从中提取出域名，最后将每个域名前加上HTTP协议，形成合法的URL。 以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何从下载的ZIP文件中解析CSV文件并提取URL： ```python import csv from zipfile import ZipFile from StringIO import StringIO from downloader import Downloader D = Downloader() zipped_data = D('http://s3.amazonaws.com/alexa-static/top-lm.csv.zip') urls = [] with ZipFile(StringIO(zipped_data)) as zf: csv_filename = zf.namelist()[0] for rank, website in csv.reader(zf.open(csv_filename)): urls.append('http://' + website) ``` 这段代码使用了`downloader`模块中的`Downloader`类来获取ZIP文件，然后使用`ZipFile`和`csv`库来处理数据。`StringIO`用于将下载的数据包装成类似文件的对象，供`ZipFile`读取。通过遍历CSV文件，将每个网站的域名添加到URL列表中，并在前面加上HTTP协议。 在实际的网络爬虫项目开发中，我们可能需要对现有的回调接口（如`scape_callback`）进行调整，以便复用这些功能。例如，可以创建一个`AlexaCallback`类，它继承自基本的回调类，并且包含处理和存储大量URL的能力，以支持并发下载的实现。 学习并发下载技术和掌握如何在Python中应用多线程、多进程是提升网络爬虫效率的重要步骤。通过实践这些技术，我们可以处理更大规模的网络抓取任务，节省时间和资源，提高爬虫项目的实用性。