python网络爬虫指南二:多线程网络爬虫、动态内容爬取(待续)

文章目录

    • 一、多线程网络爬虫
      • 1.1 线程的基础内容、`GIL`
      • 1.2 创建线程的两种方式
      • 1.3 `threading.Thread`类
      • 1.4 线程常用方法和锁机制
      • 1.5 生产者-消费者模式
        • 1.5.1 生产者-消费者模式简介
        • 1.5.2 `Condition` 类协调线程
      • 1.6 线程中的安全队列
      • 1.6 多线程爬取王者荣耀壁纸
        • 1.6.1 网页分析
        • 1.6.2 爬取第一页的壁纸
        • 1.6.3 使用生产者-消费者模式进行多线程下载
    • 二、动态网页爬取(待续)
      • 2.1 动态网页基础知识
        • 2.1.1 动态网页和静态网页
        • 2.1.2 Ajax
        • 2.1.3 动态网页的爬取

本文为马士兵教育《Python网络爬虫进阶指南》课程笔记,部分内容由AI生成。课件:第一章,第二章,第三章,第四章,第五章,第六章,第七章,第九章,第十章。

一、多线程网络爬虫

1.1 线程的基础内容、GIL

以下是一些基础概念:

  • 程序:
    • 编程语言编写的指令的集合,用于实现一定的功能;
    • 程序本身只是一组静态的指令和数据,并不直接占用计算机的资源。
  • 进程:
    • 启动后的程序称为进程,一个进程至少有一个线程;
    • 进程是操作系统中的执行单元,每个进程都包含了程序的执行所需的资源,如内存空间、文件句柄、系统状态等,所以进程之间相互独立、数据隔离;
    • 进程通常由操作系统进行调度,以便在多个进程之间实现并发执行。
  • 线程:
    • 线程是CPU调度执行的基本单元,一个进程可以包含多个线程;
    • 多个线程共享同一个进程的资源(除了CPU资源),包括内存空间和系统状态,所以线程之间可以更方便地进行数据交换
    • 线程的引入是为了更有效地实现多任务并发,因为线程的创建和切换开销比进程要小得多。

  综合来说,程序是一组指令和数据的集合,描述了任务的执行过程。进程是操作系统中的一个执行单元,包含了程序的执行所需的资源。线程是进程内的执行单元,多个线程共享进程的资源,用于实现更高效的多任务并发。

  多个进程的多个线程同时进行时,CPU会通过调度算法来分配CPU时间片,以便每个进程的每个线程都能得到执行。常用的进程调度算法有:

  • 先来先服务(FCFS): 按照进程或线程的到达时间先后顺序来分配CPU时间片。
  • 优先级调度: 根据进程或线程的优先级来分配CPU时间片,优先级高的进程或线程将获得更多的CPU时间片。
  • 轮转调度: 按照进程或线程的编号顺序来分配CPU时间片,每个进程或线程都将获得等量的CPU时间片。
  • 抢占式调度: 允许操作系统在任何时候抢占正在执行的进程或线程,并将CPU时间片分配给其他进程或线程。这种调度方式确保了高响应性和公平性,但需要处理上下文切换的开销。

  在多核CPU中,多个线程可以同时运行,但每个核心一次只能执行一个线程。操作系统使用线程调度算法来决定将哪些线程分配给哪些核心。线程调度的目标是最大程度地利用多核处理器的性能,以及确保线程间的平衡和公平性。

  打开任务管理器,就可以看到当前电脑上活动的进程:

在这里插入图片描述
  CPython 是 Python 编程语言的官方实现,是最常用的 Python 解释器之一,在多数情况下,“Python” 指的就是 CPython。

  需要注意的是,尽管 CPython 是最常用的 Python 实现,但也有其他的 Python 实现,如 Jython(运行在 Java 虚拟机上)、IronPython(运行在 .NET 平台上)、PyPy(一个高性能的 JIT 编译器实现)、MicroPython(用于 IoT 设备和嵌入式系统。)等,它们在一些特定场景下具有独特的优势。

  CPython 的一个重要特点是全局解释器锁(GIL),它限制了同一时刻只有一个线程能够执行 Python 代码。这意味着在多线程程序中,虽然可以使用多个线程,但是多个线程不能同时并行执行 Python 代码(一般是多个线程来回切换,等待的线程可以执行I/O等操作),这使得 CPython 在多核 CPU 上无法充分利用多核性能。

  在执行计算密集型任务时(图像处理和视频编码、大规模矩阵运算、数据处理等),多线程并不能真正实现多核并行处理,因为多个线程无法同时在不同的核心上执行。此时建议使用 multiprocessing模块或 concurrent.futures模块来创建多个进程,充分利用多核处理器的并行计算能力。

  每个进程都有自己独立的解释器和 GIL,因此可以在多个核心上并行执行计算密集型任务。

  尽管 GIL 限制了多线程在计算密集型任务上的效果,但在处理 I/O 密集型任务时,多线程仍然是一个合适的模型。因为 I/O 操作(如文件读写、网络请求、数据库操作、图片上传下载、用户界面应用等)往往会涉及等待,此时线程可以在等待期间执行其他任务,从而充分利用 CPU 时间。

  另外在单线程情况下,一个 I/O 操作的阻塞会导致整个程序暂停执行,直到 I/O 完成。使用多线程可以避免这种情况,因为其他线程仍然可以继续执行。

  利用系统监测工具(如 top、htop 等)观察 CPU 使用率和等待 I/O 的情况。如果 CPU 使用率高且 I/O 等待时间相对较少,可能是计算密集型;如果 CPU 使用率较低且 I/O 等待时间较长,可能是 I/O 密集型,这只是一种粗略的判定方法。

1.2 创建线程的两种方式

Threading官方文档

Threading是一个Python 标准库,专用于进行python多线程编程。在 Python 中,有两种主要的方式来创建线程对象:

  1. 传递目标函数
import threading# 目标函数
def my_task(param):print("Thread task with param:", param)# 创建线程对象,传递目标函数和参数
my_thread = threading.Thread(target=my_task, args=("Hello",))
my_thread.start()
Thread task with param: Hello
  1. 继承 Thread 类
import threading# 如果不需要自定义属性,则不需要重写init方法
class MyThread(threading.Thread):def __init__(self, param):super().__init__()self.param = paramself.custom_data = ['Hello']  # 自定义属性,用于存储数据def run(self):print("Thread task with param:", self.param)self.custom_method()  # 调用自定义方法def custom_method(self):print("Custom method called.")self.custom_data.append(self.param)def get_custom_data(self):return self.custom_data# 创建自定义线程对象
my_thread = MyThread("World")
my_thread.start()
my_thread.join()# 调用自定义方法和属性
custom_data = my_thread.get_custom_data()
print("Custom data:", custom_data)
Thread task with param: Hello
Custom method called.
Custom data: ['Hello','World']

  在第一种方式中,我们直接创建了一个线程对象,传递目标函数和参数。在第二种方式中,我们继承了 Thread 类,并重写了 run 方法。在 run 方法中,我们首先执行线程任务,然后调用了自定义方法。在主线程中,我们调用了 get_custom_data 方法来获取自定义属性的值。

  这两种方法都可以创建线程对象,但也有一些区别:

  • 传递目标函数:简单直观,不需要创建新的类。如果你只需要简单并行执行某个函数,使用传递目标函数的方式会更方便
  • 继承 Thread 类:这种方式是通过继承 Thread 类并重写其 run 方法来实现的。你可以在 run 方法中定义线程要执行的任务。这种方式适用于需要更多控制和封装的情况,可以在子类中添加自定义方法和属性,适用于复杂的多线程场景。

  在继承 threading.Thread 类并重写了 run 方法的情况下,如果你同时设置了 target 参数,实际上只有 run 方法会被调用。这是因为 run 方法是线程对象启动时默认要执行的方法,而 target 参数是用来指定替代的目标函数。
  如果你重写了 run 方法,那么线程对象在启动时会自动调用你重写的 run 方法,而不会执行通过 target 参数指定的目标函数。因此,在这种情况下,设置 target 参数是没有意义的。

1.3 threading.Thread

  在python中,我们主要使用继承 threading.Thread类的方式来创建线程对象,下面介绍一下 Thread 类的语法和各个参数的含义。

class threading.Thread(group=None, target=None, name=None, args=(), kwargs={}, *, daemon=None)
  • group 线程组,为了日后扩展 ThreadGroup 类实现而保留,目前不支持。
  • target 指定线程要执行的目标函数。线程对象在启动时会调用 run 方法,而 target 参数指定了在 run 方法中要执行的任务。
  • name 设置线程的名称(字符串标识)。
    • 线程的名称可以在多线程程序中用来识别和区分不同的线程。这在调试和理解多线程程序时非常有用。
    • 在默认情况下,会以 “Thread-N” 的形式构造唯一名称,如果指定了 target 参数的话,就是 “Thread-N (target)” 的形式。
  • args 传递给目标函数的位置参数(以元组形式)。
  • kwargs 传递给目标函数的关键字参数(以字典形式)。
  • daemon 设置线程是否为守护线程,默认为 False。在多线程程序中,有两种类型的线程:主线程(Main Thread)和守护线程(Daemon Thread)。
    • 主线程是程序的入口,它会等待所有的非守护线程执行完成后才结束,主线程结束意味着程序即将退出。
    • 守护线程是一种后台线程。如果所有的非守护线程都结束了,守护线程会被强制终止,即使它的任务还没有执行完成,因此它们适用于一些不需要完全执行的后台任务,例如日志记录、监控等。

下面介绍一下Thread 类的主要方法和属性:

  1. start() 方法: 启动线程,调用线程对象的 run 方法执行线程任务。

  2. join() 方法: 等待线程执行完成。

    • 当调用线程对象的 join() 方法时,主线程(或当前线程)将被阻塞,直到目标线程执行完成。
    • 可选参数为 timeout ,表示最长等待时间(s)。如果在指定的时间内目标线程未执行完成,主线程将继续执行。
    • 如果不使用 join() 方法,主线程可能会在目标线程执行之前就完成,所以 join() 方法可以保证线程之间的协调和正确的执行顺序
  3. is_alive() 方法: 用于检查线程是否处于活动状态,即是否正在执行。

  4. name 属性: 用于获取或设置线程的名称。

  5. ident 属性: 用于获取线程的唯一标识符。

  6. daemon 属性: 用于设置线程是否为守护线程。守护线程会随着主线程的结束而结束。

  7. target 属性: 用于获取或设置线程要执行的目标函数。

  8. argskwargs 属性: 用于获取线程函数的参数,分别是位置参数和关键字参数。

以下是一个示例,演示了如何使用 Thread 类的主要方法和属性:

import threading
import time
class MyThread(threading.Thread):def __init__(self, name, seconds):super().__init__()self.name = nameself.seconds = secondsself.custom_data = []  # 自定义属性,用于存储数据def run(self):print(f"Thread {self.name} is running for {self.seconds} seconds.")self.custom_method()  # 调用自定义方法time.sleep(2)print(f"Thread {self.name} is complete.")def custom_method(self):print(f"Custom method of Thread {self.name} is called.")self.custom_data.append(self.name)def get_custom_data(self):return self.custom_data# 创建自定义线程对象并启动
thread = MyThread(name="MyThread", seconds=3)
thread.start()# 获取线程名称和标识符、活动状态和是否为守护程序
print("Thread name:", thread.name)
print("Thread identifier:", thread.ident)
print("Is thread alive:", my_thread.is_alive())
print("Is daemon thread:", my_thread.daemon)# 等待线程执行完成
thread.join()# 使用自定义方法和属性
custom_data = thread.get_custom_data()
print("Custom data for Thread:", custom_data)print("Main thread finished.")
Thread MyThread is running for 3 seconds.
Custom method of Thread MyThread is called.
Thread name: MyThread
Thread identifier: 7656
Is thread alive: False
Is daemon thread: False
Thread MyThread is complete.
Custom data for Thread: ['MyThread']
Main thread finished.

1.4 线程常用方法和锁机制

  1. 线程常用方法
threading 模块函数作用
threading.active_count()返回当前活动线程的数量,返回值与 enumerate() 所返回的列表长度一致
threading.current_thread()返回当前线程对象。
threading.enumerate()返回所有活动线程对象的列表,包括守护线程以及 current_thread() 创建的空线程
threading.main_thread()返回主线程对象。一般情况下,主线程是Python解释器开始时创建的线程
threading.get_ident()返回当前线程的标识符(非零的整数)。
  1. 线程的安全性和锁机制

  在多线程编程中,当多个线程同时访问和操作共享资源时,可能会出现问题。例如,一个线程正在修改某个变量的值,而另一个线程也在同时访问并修改相同的变量。这可能导致数据不一致或者程序崩溃,下面以车站售票举例说明:

import threading
import timeticket = 100  # 全局变量def sale_ticket():# 在函数中要修改 ticket 全局变量的值,就必须在函数内部使用global ticket声明global ticketfor i in range(1000): # 模拟1000个人买票while ticket >0:  # 持续售票,直到所有票都售完print(threading.current_thread().name + '--》正在出售第{}张票'.format(ticket))ticket -= 1time.sleep(0.1)def start():for i in range(2):t = threading.Thread(target=sale_ticket)t.start()if __name__ == '__main__':start()  # 调用自定义的 start() 函数,创建线程对象并启动线程
Thread-1 (sale_ticket)--》正在出售第62张票
Thread-2 (sale_ticket)--》正在出售第61张票
Thread-1 (sale_ticket)--》正在出售第60张票Thread-8 (sale_ticket)--》正在出售第60张票Thread-1 (sale_ticket)--》正在出售第58张票

  打印结果显示第60张票同时被两个线程操作,导致售票出错(线程是实时调度的,每次结果会不一样)。

  为了避免这种竞争条件(多个线程在访问共享资源时发生的问题),我们可以使用锁来保护共享资源,确保一次只有一个线程可以访问资源。threading 模块就提供了 LockRLock 类来实现锁机制:

  • Lock 锁: 互斥锁,也是最基本的锁,一次只允许一个线程持有锁,其他线程需要等待锁的释放。当一个线程获取了锁,其他线程将被阻塞,直到锁被释放。
  • RLock 锁:可重入锁 ,也称为递归锁。同一个线程可以多次获取同一个锁,而不会造成死锁。每次获取锁后,锁的计数器会增加,必须释放相同次数的锁,才能真正释放锁。
方法作用
threading.Lock()创建锁对象
lock.acquire(blocking=True, timeout=None)获取锁,阻塞当前线程直到锁可用或超时。
lock.release()释放锁,允许其他线程获取锁。
lock.locked()返回 True 如果锁已经被某个线程获得,否则返回 False
lock.__enter__()作为上下文管理器的一部分,用于获取锁。
lock.__exit__(exc_type, exc_value, traceback)作为上下文管理器的一部分,用于释放锁。

   RLock 的创建和方法与 Lock 完全一致,就不再赘述。

  我们可以手动调用 acquire()release() 方法来管理锁的获取和释放,也可以使用下文管理器来完成。进入 with 语句块时,lock.__enter__() 方法被调用,获取锁;当退出 with 语句块时,lock.__exit__() 方法被调用,释放锁;所以使用with语句,会使得代码更加清晰和简洁。

import threading
import timeticket = 100  # 全局变量
lock = threading.Lock()  # 创建一个线程锁def sale_ticket():	global ticketfor i in range(1000):while ticket >0:  # 持续售票,直到所有票都售完with lock:  # 使用线程锁进行同步print(threading.current_thread().name + '--》正在出售第{}张票'.format(ticket))ticket -= 1time.sleep(0.1)def start():for i in range(2):t = threading.Thread(target=sale_ticket)t.start()if __name__ == '__main__':start()  # 调用自定义的 start() 函数,创建线程对象并启动线程
  1. 死锁

  不正确地使用锁可能会导致死锁。死锁是指多个线程相互等待对方释放资源,从而陷入无法继续执行的状态。下面是一个比较经典的示例,展示了如何使用两个线程和两个锁来制造死锁的情况:

import threadinglock1 = threading.Lock()
lock2 = threading.Lock()def worker1():with lock1:print("Worker 1 acquired lock 1")# 为了模拟死锁,故意在获取第一个锁后休眠一段时间# 从而在 worker2 尝试获取 lock2 时,无法释放 lock1# 导致 worker1 和 worker2 互相等待import timetime.sleep(1)print("Worker 1 waiting for lock 2")with lock2:print("Worker 1 acquired lock 2")def worker2():with lock2:print("Worker 2 acquired lock 2")print("Worker 2 waiting for lock 1")with lock1:print("Worker 2 acquired lock 1")if __name__ == "__main__":thread1 = threading.Thread(target=worker1)thread2 = threading.Thread(target=worker2)thread1.start()thread2.start()thread1.join()thread2.join()print("Main thread finished")

  下面这段代码将 worker2 中的第一个锁获取由 lock2 改为了 lock1,这样两个线程都会按相同的顺序获取锁,避免了死锁情况的发生。

def worker2():with lock1:  # 修改为使用相同的锁顺序print("Worker 2 acquired lock 1")print("Worker 2 waiting for lock 2")with lock2:print("Worker 2 acquired lock 2")

  为了避免死锁,还可以考虑在获取锁之前,尽量减少或避免在锁内执行耗时操作。另外,使用超时机制(lock1.acquire(timeout=1))可以防止线程在获取锁时永久等待。

1.5 生产者-消费者模式

1.5.1 生产者-消费者模式简介

  生产者-消费者模式(Producer-Consumer Pattern)是一种常见的多线程设计模式,用于解决生产者和消费者之间的协作问题。在这种模式中,有两类线程:

  1. 生产者(Producer): 负责生成(生产)数据或任务,并将它们放入共享的缓冲区(队列)中。生产者不断地生产数据,直到达到某个条件。如果缓冲区已满,生产者可能需要等待。

  2. 消费者(Consumer): 负责从共享的缓冲区中获取数据或任务,并进行处理。消费者不断地从缓冲区中获取数据,直到达到某个条件。如果缓冲区为空,消费者可能需要等待。

  生产者-消费者模式的目标是实现生产者和消费者之间的有效协调,以避免资源竞争、提高效率和减少线程等待时间,下面是一个简单的示意图:

+----------------+     +----------------+     +----------------+
|   生产者        |     |    缓冲区       |     |    消费者       |
|                |<--->|                |<--->|                |
| 生成数据并放入    |     |  存储和协调数据  |     |  从缓冲区获取    |
|   缓冲区中       |     |    交换的地方   |     |    数据并处理    |
+----------------+     +----------------+     +----------------+

下面是一个简单的示例:

import threading
import random
import timeg_money = 0
lock = threading.Lock()  # 创建锁对象# 生产者线程类
class Producer(threading.Thread):def run(self):global g_moneyfor _ in range(10):with lock:  # 获取锁,进入临界区money = random.randint(1, 1000)g_money += moneyprint(threading.current_thread().name, '挣了{}钱,当前余额为:{}'.format(money, g_money))time.sleep(0.1)# 消费者线程类
class Customer(threading.Thread):def run(self):global g_moneyfor _ in range(10):with lock:   # 获取锁,进入临界区money = random.randint(1000, 10000)if money <= g_money:g_money -= moneyprint(threading.current_thread().name, '花了{}钱,当前余额为:{}'.format(money, g_money))else:print(threading.current_thread().name, '想花{}钱,但是余额不足,当前余额为:{}'.format(money, g_money))time.sleep(0.1)# 启动函数,创建生产者和消费者线程并启动
def start():for i in range(5):th = Producer(name='生产者{}'.format(i))th.start()for i in range(5):cust = Customer(name='--------消费者{}'.format(i))cust.start()if __name__ == '__main__':start()

  这个代码示例模拟了生产者和消费者在对一个共享资源(g_money)进行读写操作时的情况。通过线程锁 lock 来确保每次只有一个线程可以对余额进行操作,避免了资源竞争和不一致的问题。每个线程都会进行多次操作,包括挣钱、花钱以及打印当前余额等。

1.5.2 Condition 类协调线程

  我们执行刚刚模拟的生产者和消费者代码,会发现经常有余额不足时消费者想消费的情况,甚至是余额已经不足,但全部生产者却生产完成的情况。此时可以使用条件变量(Condition)来协调生产者和消费者线程之间的交互。

  条件变量允许线程等待某个条件满足,以及在满足条件时通知其他线程。在 Python 的 threading 模块中,Condition 类提供了这种条件变量的机制。

  Condition 对象本身也是一个锁对象,也可以使用acquire(self)release(self)方法来获取和释放条件变量的锁,所以此时不需要再额外使用lock对象。Condition 类的主要方法和概念包括:

方法描述
__init__(self, lock=None)构造函数,创建一个条件变量对象。可选参数为锁对象lock,用于在内部管理等待和通知操作的同步,否则会创建一个新的锁对象。
acquire(self)获取条件变量的锁。
release(self)释放条件变量的锁。
wait(self, timeout=None)释放锁,并进入等待状态,直到其他线程调用 notify()notify_all() 来唤醒。唤醒后继续等待上锁
可选参数 timeout,如果超过指定时间条件仍未满足,线程会重新获得锁并继续执行
notify(self, n=1)通知等待队列的中的一个线程条件已满足,并将其唤醒(默认第一个)。
notify_all(self)通知所有等待队列的中的线程条件已满足,并全部唤醒(唤醒必须在释放锁之前)。

使用 Condition 类的一般模式如下:

  1. 获取条件变量的锁。
  2. 检查某个条件是否满足,如果条件未满足,调用 wait() 方法等待条件满足。
  3. 条件满足时,执行相关操作。
  4. 释放条件变量的锁。

下面是改进的代码:

import threading
import random
import timeg_money = 0
lock = threading.Condition()  				# 创建条件变量对象
g_time = 0# 生产者线程类
class Producer(threading.Thread):def run(self):global g_moneyglobal g_timefor _ in range(10):lock.acquire()  				# 获取条件锁money = random.randint(1, 1000)g_money += moneyg_time += 1print(threading.current_thread().name, '挣了{}钱,当前余额为:{}'.format(money, g_money))time.sleep(0.1)lock.notify_all()  				# 通知等待的消费者lock.release()     				# 释放锁# 消费者线程类
class Customer(threading.Thread):def run(self):global g_moneyfor _ in range(10):lock.acquire()  				# 获取锁money = random.randint(1000, 10000)while g_money < money: 			# 余额不足时一直等待if g_time >= 50:  			# 当已经进行了50次生产时,结束消费者线程lock.release()returnprint(threading.current_thread().name, '想花{}钱,但是余额不足,余额为:{}'.format(money, g_money))lock.wait()  g_money -= money  				# 开始消费print(threading.current_thread().name, '------------花了{}钱,当前余额为:{}'.format(money, g_money))lock.release()  				# 释放锁# 启动函数,创建生产者和消费者线程并启动
def start():for i in range(5):th = Producer(name='生产者{0}'.format(i))th.start()for i in range(5):cust = Customer(name='--------消费者{}'.format(i))cust.start()if __name__ == '__main__':start()
  • 增加全局变量 g_time 表示生产次数。如果 g_time 达到 50 次生产,表示所有生产者都已经生产完毕,此时如果还是余额不足,则消费者线程将全部结束。
  • 消费者线程需要购买商品,它在循环中检查当前余额是否足够,如果不够则一直保持等待。
  • 当生产者线程挣钱后,会通过 lock.notify_all() 通知等待的消费者线程。
  • 这个过程使用条件变量和锁确保了生产者和消费者之间的同步,避免了竞争条件和死锁问题。

1.6 线程中的安全队列

   python内置的queue 模块实现了队列格式,包括Queue(先进先出)、LifoQueue(后进先出、PriorityQueue(优先级队列)。这些队列类型都实现了线程安全的数据结构,允许多个线程同时操作队列而不会引发竞争条件等问题。使用这些队列类型,可以更方便地实现生产者-消费者模型、任务调度等多线程应用。下面是更详细的解释:

  • 放入数据(Put):当生产者线程调用 put 方法将数据放入队列时,队列会自动获得互斥锁,确保其他线程不能同时访问队列。一旦数据放入队列后,队列会释放互斥锁,然后使用条件变量通知正在等待数据的消费者线程。如果队列已满,生产者线程会被阻塞,直到队列有足够的空间。

  • 获取数据(Get):当消费者线程调用 get 方法获取数据时,队列会自动获得互斥锁,确保其他线程不能同时访问队列。如果队列为空,消费者线程会被阻塞,直到队列有数据可供消费。一旦数据被获取,队列会释放互斥锁,然后使用条件变量通知正在等待数据空间的生产者线程。

  • 等待和通知(Wait and Notify):条件变量在等待和通知的过程中起到了重要作用。消费者线程调用 get 方法时,如果队列为空,它会进入等待状态,同时释放互斥锁。当生产者线程放入新数据时,它会获取互斥锁,并通过条件变量通知等待的消费者线程。类似地,生产者线程在队列已满时也会进入等待状态,等待消费者线程释放空间。

  总之,线程队列通过内部的互斥锁和条件变量,保证了多线程环境下的线程安全操作。这种机制有效地避免了竞争条件、死锁等多线程编程常见的问题,同时提供了方便的数据共享和线程间通信。

  互斥锁(Mutex:队列内部使用互斥锁来保护对队列数据的访问。互斥锁是一种同步机制,它确保在任何时刻只有一个线程能够访问被保护的数据。当一个线程需要操作队列中的数据时,它会尝试获得互斥锁。如果锁已经被其他线程持有,那么它会阻塞等待,直到锁被释放。
   条件变量(Condition:队列内部使用条件变量来实现线程间的等待和通知机制。条件变量允许一个或多个线程等待特定的条件被满足,当条件满足时,条件变量会通知等待的线程继续执行。在线程队列中,条件变量通常用于告知消费者队列中有新数据可用,或者告知生产者队列不满。

队列的主要方法:

方法描述
q = Queue(maxsize)
q = LifoQueue(maxsize)
q = PriorityQueue(maxsize)
创建一个新的队列对象。maxsize 可选,用于设置队列的最大容量。
q.put(item, block=True, timeout=None)item 放入队列。默认 block 为 True表示队列满时阻塞等待,否则不阻塞。
可选参数timeout用于设置阻塞等待的时间。
q.get(block=True, timeout=None)从队列中获取一个元素,参数含义同get
q.put_nowait(item)
q.get_nowait()
putget 方法类似,但是不阻塞,如果队列已满或为空,会抛出异常。
q.qsize()返回当前队列中的元素数量。
q.empty()判断队列是否为空
q.full()判断队列是否已满
q.task_done()标记一个任务已完成。在消费者获取一个元素后,应该调用 task_done() 来通知队列这个任务已完成。
q.join()阻塞等待直到队列中所有的任务都被处理。

使用线程队列时,要避免线程阻塞,程序无法正常退出的情况

from queue import Queue  q = Queue(5)  # 创建一个容量为5的队列# 向队列中存放数据
for i in range(4):q.put(i)for _ in range(5):try:print(q.get(block=False))  # 尝试从队列中获取数据,不阻塞except :print('队列为空,程序结束')break

  在上面的例子中,我们设置了设置q.get( block=False)表示队列为空时不被阻塞。否则,get操作将一直阻塞,直到队列中有数据可供获取,此时程序无法正常退出。你可以使用q.get_nowait()达到同样的效果。

下面是使用线程队列的一个简单示例:

from queue import Queue  
import random  
import time  
import threading  # 生产者线程函数,向队列中添加随机整数
def add_value(q):while True:q.put(random.randint(100, 1000))  # 将随机整数放入队列time.sleep(1) 					  # 线程休眠1秒# 消费者线程函数,从队列中取出元素并打印
def get_value(q):while True:value = q.get()  				 # 从队列中获取元素print('取出了元素: {0}'.format(value))  # 启动函数,创建队列和线程,并启动线程
def start():q = Queue(10)  						 # 创建队列,最大容量为10t1 = threading.Thread(target=add_value, args=(q,)) t2 = threading.Thread(target=get_value, args=(q,))  t1.start()  						# 启动生产者线程t2.start()  						# 启动消费者线程if __name__ == '__main__':start()  # 调用启动函数,开始执行生产者和消费者线程

  args=(q,)表示将队列对象 q 放入元组中,然后将这个元组作为参数传递给线程函数(arg接受元组对象)。这样,在 add_valueget_value 函数内部,可以通过函数参数来访问这个队列对象。

1.6 多线程爬取王者荣耀壁纸

  王者荣耀官网高清壁纸的网址是https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml,每张壁纸都有7种尺寸。下面我们用爬虫代码,下载所有壁纸,每张壁纸包含所有尺寸。

在这里插入图片描述

1.6.1 网页分析

  下面先判断这些壁纸图片是网页上的静态资源还是Ajax请求(有关内容详见本文2.1节),有两种方式。我们先启动开发者模式(F12)后刷新页面

  1. 通过地址栏判断:壁纸一共34页,跳转到下一页,发现地址栏URL没变,说 应该是Ajax请求。点击Fetch/XHR,发现确实有Ajax请求(点击Preview还看不到图片)
    在这里插入图片描述
  2. 通过源代码判断。
    • 我们打开element标签,用左侧箭头选取一张壁纸,定位到这张壁纸在element中的位置,发现其在标签<div class="p_newhero_item">下,在下级标签ul中,还可以看到其余尺寸的信息。
    • Ctrl+U打开网页源码,Ctrl+C复制刚才的标签信息进行查找,发现源码中确实有<div class="p_newhero_item">标签,但是相关信息被注释掉了,这也说明这些壁纸是Ajax请求。
      在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  这两种方式都表示,王者荣耀壁纸是Ajax请求。我们在ALL中选择worklist元素,在preview中展开可以看到一页中20张图片的信息,这里才是真实的数据源。

在这里插入图片描述
  我们将这个数据源的Headers中的URL(其中page=0字段表示是第一页),复制粘贴到浏览器地址栏中,就可以看到其响应的数据:
在这里插入图片描述
  再将这些数据全部复制粘贴在json.cn网页中,可以看到右侧显示栏报错,说明这还不是json格式,因为在json字典格式之外,最外侧还多了jQuery11130793949928178278_1692852974592()。我们将{}之外的这部分内容去掉,就可以看到json格式内容了。其中,每个object就是一张图片,sProdImg是每个尺寸的图片链接地址。
在这里插入图片描述
  我们选择其中一个图片地址,粘贴在地址栏打开,发现打不开。这是因为URL被编码了,所以我们需要对其进行解码操作。

# 选择一张sProdImgNo_8.jpg,解析URL
from urllib import  parseresult=parse.unquote('https%3A%2F%2Fshp.qpic.cn%2Fishow%2F2735081516%2F1692089105_829394697_8720_sProdImgNo_8.jpg%2F200')
#"http://shp.qpic.cn/ishow/2735032519/1585137454_84828260_27866_sProdImgNo_8.jpg/0"
print(result)
https://shp.qpic.cn/ishow/2735081516/1692089105_829394697_8720_sProdImgNo_8.jpg/200

  我们打开解析的网址,发现图片非常小。我们在element中点选这张图片的最大尺寸,可以看到其地址信息为https://shp.qpic.cn/ishow/2735081516/1692089072_829394697_3690_sProdImgNo_1.jpg/0,与我们刚刚解析的地址区别,就是最后一个数字为0。我们将刚刚的解析地址最后一个数字改为0,就可以看到大尺寸的壁纸了。
在这里插入图片描述
  所以,我们先要找到壁纸的数据源,然后解析URL,最后将URL末尾的数字200替换为0。

1.6.2 爬取第一页的壁纸

  1. 获取URL和请求头
    URL就是刚刚第一页worklist元素,Headers中的Request URL,下拉还可以看到User-Agent信息。我们需要设置headers来应对反爬。建议在headers中还写一个Referer信息,表示是从哪个网址跳转过去的。
    在这里插入图片描述
import requests  					# 定义headers,模拟浏览器请求
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36','referer': 'https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml'
}url='https://apps.game.qq.com/cgi-bin/ams/module/ishow/V1.0/query/workList_inc.cgi?activityId=2735&sVerifyCode=ABCD&sDataType=JSON&iListNum=20&totalpage=0&page=0&iOrder=0&iSortNumClose=1&jsoncallback=jQuery111304982467749514099_1692856287807&iAMSActivityId=51991&_everyRead=true&iTypeId=2&iFlowId=267733&iActId=2735&iModuleId=2735&_=1692856287809'
resp=requests.get(url,headers=headers)
print(resp.text)

  我们运行此代码,可以看到返回的还不是json格式,同刚才讲的一样我们需要去除{}之外的内容。我们可以使用replace函数进行替换,然后用eval函数处理,就得到json格式数据。

  此时也可以将URL中&jsoncallback=jQuery111304982467749514099_1692856287807字段删除,返回的结果就是字典格式,然后可以用.json()方法将其转为json格式。

  1. 解析URL

  接下来我们对json格式网页内容进行解析。在开发者模式中,所有壁纸信息都在List标签下,一共包含20个Object,每个Object的sProdImgNo_x标签中就是我们需要的壁纸URL。

  我们可以写一个exact_url函数来提取这些壁纸URL(sProdImgNo_1到8),并对这些URL进行解析,然后将末尾的200替换为0。

  1. 获取壁纸名

  最后,我们需要将每套壁纸都存在对应壁纸名的文件夹中。其中,壁纸名就是sProdName标签中的文本,只不过还要经过解析。比如下图的字符串,解析后就是“鹤归松栖-赵怀真”。
在这里插入图片描述

  此时我们可以打印最终得到的壁纸名和对应的URL,看看结果是否显示正确。

import  requests
from  urllib import  parse
from urllib import  request
import osheaders={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36',
'referer': 'https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml'
}def send_request():url='https://apps.game.qq.com/cgi-bin/ams/module/ishow/V1.0/query/workList_inc.cgi?activityId=2735&sVerifyCode=ABCD&sDataType=JSON&iListNum=20&totalpage=0&page=0&iOrder=0&iSortNumClose=1&jsoncallback=jQuery111306942951976771379_1692875716815&iAMSActivityId=51991&_everyRead=true&iTypeId=2&iFlowId=267733&iActId=2735&iModuleId=2735&_=1692875716817'resp=requests.get(url,headers=headers).textstart_index,end_index = resp.find("(") + 1 ,resp.rfind(")")  resp=resp[start_index:end_index]return eval(resp)# 提取每个Object中的sProdImgNo_{}标签指向的URL信息
def exact_url(data):   								# data就是json数据中的20个Object信息   image_url_lst=[]for i in range(1,9):							# 提取8个sProdImgNo_标签下的URL信息并解码替换image_url=parse.unquote(data['sProdImgNo_{}'.format(i)]).replace('200','0')image_url_lst.append(image_url)return  image_url_lstdef parse_json(json_data):d={}											# 字典格式存储壁纸名称和对应的8个URLdata_lst=json_data['List']for data in data_lst:image_url_lst=exact_url(data)   				# 获取8个URLsProdName=parse.unquote(data['sProdName'])   # 获取壁纸名称并解析为中文d[sProdName]=image_url_lstfor item in d:print(item,d[item])#save_jpg(d)def start():json_data=send_request()parse_json(json_data)
if __name__ == '__main__':start()
鹤归松栖-赵怀真 ['https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672112_829394697_11169_sProdImgNo_1.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672112_829394697_11169_sProdImgNo_2.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672112_829394697_11169_sProdImgNo_3.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672112_829394697_11169_sProdImgNo_4.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672113_829394697_11169_sProdImgNo_5.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672113_829394697_11169_sProdImgNo_6.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672113_829394697_11169_sProdImgNo_7.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672114_829394697_11169_sProdImgNo_8.jpg/0']
鹤归松栖-云缨 ['https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672073_829394697_8584_sProdImgNo_1.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672073_829394697_8584_sProdImgNo_2.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672073_829394697_8584_sProdImgNo_3.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672074_829394697_8584_sProdImgNo_4.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672074_829394697_8584_sProdImgNo_5.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672074_829394697_8584_sProdImgNo_6.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672075_829394697_8584_sProdImgNo_7.jpg/0', 'https://shp.qpic.cn/ishow/2735082210/1692672075_829394697_8584_sProdImgNo_8.jpg/0']
...

  下面编写一个save_jpg函数,用于从壁纸的URL链接来下载图片。我们可以用urllib.request.urlretrieve(url,path)来完成此操作。

import osfolder_name='image'
if not os.path.exists(folder_name):os.mkdir(folder_name)				# 在当前路径下创建image文件夹,用于保存爬取的图片print(f"'{folder_name}'文件夹已创建")def save_jpg(d):			  # d就是刚刚的{壁纸名:URL}字典,字典中key就是地址名for key in d:        # 以壁纸名来命名存储的文件夹名,strip(' ')用于去除壁纸名中可能出现的空格dir_path=os.path.join('image',key.strip(' '))if not os.path.exists(dir_path):os.mkdir(dir_path)#下载图片并保存for index, image_url in enumerate(d[key]):img_path=os.path.join(dir_path,'{}.jpg').format(index+1)if not os.path.exists(img_path):request.urlretrieve(image_url,img_path)print('{}下载完毕'.format(d[key][index]))

1.6.3 使用生产者-消费者模式进行多线程下载

  上一节的代码可以正常运行,但是单线程下载速度太慢了,特别是有34页壁纸,每一页20张,每张8个尺寸,一共就是5440张。

  我们可以使用上一节讲的生产者-消费者安全队列进行多线程下载。其中,生产者队列存储的是每一页的壁纸URL,消费者队列负责从队列中取出壁纸URL,然后进行下载存储。

from queue import  Queuepage_queue=Queue(34)         # page_queue用于存储每一页的URL,容量34
image_url_queue=Queue(200)   # 用于存储网页中每张壁纸的URL,容量大于160就行。
for  i in range(0,34):page_url=f'https://apps.game.qq.com/cgi-bin/ams/module/ishow/V1.0/query/workList_inc.cgi?activityId=2735&sVerifyCode=ABCD&sDataType=JSON&iListNum=20&totalpage=0&page={i}&iOrder=0&iSortNumClose=1&iAMSActivityId=51991&_everyRead=true&iTypeId=2&iFlowId=267733&iActId=2735&iModuleId=2735&_=1595215093279'page_queue.put(page_url)    

  下面我们需要创建生产者线程。因为生产者需要从page_queue中取出page_url,然后将解析到的image_url放入image_url_queue中,所以生产者线程有page_queue,image_url_queue两个参数,这两个参数需要一开始就初始化。完整代码如下:(在URL中去除了&jsoncallback=jQuery111306942951976771379_1692875716815字段,这样就不需要额外处理URL)

import  os
import  requests
import threading
from urllib import  parse
from queue import  Queue
from  urllib import  requestheaders={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.100 Safari/537.36',
'referer': 'https://pvp.qq.com/web201605/wallpaper.shtml'
}# 提取每个Object中的sProdImgNo_{}标签指向的URL信息
def exact_url(data):   								# data就是json数据中的20个Object信息   image_url_lst=[]for i in range(1,9):							# 提取8个sProdImgNo_标签下的URL信息并解码替换image_url=parse.unquote(data['sProdImgNo_{}'.format(i)]).replace('200','0')image_url_lst.append(image_url)return  image_url_lst    #生产者线程,存储壁纸的名称和URL
class Producer(threading.Thread):def __init__(self,page_queue,image_url_queue):super().__init__()self.page_queue=page_queue					# 存储页面URLself.image_url_queue=image_url_queue		# 存储壁纸URLdef run(self):while not  self.page_queue.empty():         # 如果页面URL队列不为空,就获取壁纸URLpage_url=self.page_queue.get()resp=requests.get(page_url,headers=headers)json_data=resp.json()					d = {}									# key和value分别是壁纸名和其URLdata_lst = json_data['List']			# 20个Object(壁纸)for data in data_lst:image_url_lst = exact_url(data)		# 每张壁纸的8个URLsProdName = parse.unquote(data['sProdName']) # 壁纸名称d[sProdName] = image_url_lstfor key in d:# 拼接路径,注意,路径不能有特殊符号# 所以如果爬取到的壁纸名称有特殊符号,则需要处理。否则报错系统找不到指定的路径  dir_path = os.path.join('image', key.strip(' ').replace('·','').replace('1:1',''))if not os.path.exists(dir_path):os.mkdir(dir_path)				# 创建每张壁纸的存储文件夹                for index, image_url in enumerate(d[key]):#生产图片的名称和url放入队列image_path=os.path.join(dir_path,f'{index+1}.jpg')self.image_url_queue.put({'image_path':image_path,'image_url':image_url})#消费者线程获取壁纸名称和URL,并进行本地下载
class Customer(threading.Thread):def __init__(self,image_url_queue):super().__init__()self.image_url_queue=image_url_queuedef run(self):while True:try:image=self.image_url_queue.get(timeout=20)request.urlretrieve(image['image_url'],image['image_path'])print(f'{image["image_path"]}下载完成')except:break#定义一个启动线程的函数
def start():page_queue=Queue(34)         # page_queue用于存储每一页的URL,容量34image_url_queue=Queue(200)   # 用于存储网页中每张壁纸的URLfor  i in range(0,34):page_url=f'https://apps.game.qq.com/cgi-bin/ams/module/ishow/V1.0/query/workList_inc.cgi?activityId=2735&sVerifyCode=ABCD&sDataType=JSON&iListNum=20&totalpage=0&page={i}&iOrder=0&iSortNumClose=1&iAMSActivityId=51991&_everyRead=true&iTypeId=2&iFlowId=267733&iActId=2735&iModuleId=2735&_=1595215093279'page_queue.put(page_url)#创建生产者线程对象for i in range(5):t=Producer(page_queue,image_url_queue)t.start()#创建消费者线程对象for i in range(10):t=Customer(image_url_queue)t.start()
if __name__ == '__main__':start()

二、动态网页爬取(待续)

2.1 动态网页基础知识

2.1.1 动态网页和静态网页

动态网页和静态网页是两种不同类型的网页,它们在生成和呈现内容的方式上有所不同。

  1. 内容生成方式

    • 静态网页的内容是在服务器上提前创建好的,是固定不变的,无论用户如何访问,都呈现相同的内容。
    • 动态网页的内容是根据用户的请求或操作实时生成的,内容可以根据用户的请求、操作或其他因素而改变。
  2. 加载速度

    • 静态网页通常是由 HTML、CSS 和少量 JavaScript 组成,不需要服务器端的处理,因此加载速度较快。
    • 动态网页需要服务器在用户请求时动态生成内容,所以加载速度较慢。
  3. 互动性

    • 动态网页具有更高的互动性,可以根据用户的输入、操作或其他条件来生成不同的内容,实现个性化的用户体验。
    • 静态网页通常没有太多的互动性,用户只能浏览提前生成的内容。
  4. 更新和维护

    • 静态网页的更新和维护较为简单,只需要替换文件即可。
    • 动态网页可能需要更多的服务器端编程和数据库管理,因此在更新和维护上可能需要更多的工作。

  总之,静态网页适用于内容相对固定、不需要频繁更新和个性化互动的情况,而动态网页适用于需要实时生成内容、提供个性化互动体验的场景(社交平台、电商平台、新闻/博客、在线游戏等)。

2.1.2 Ajax

  Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种用于创建交互式、动态网页应用的技术。它允许在不刷新整个页面的情况下,通过在后台与服务器进行异步通信,更新页面的部分内容,为用户提供更好的体验。

  Ajax 的核心思想是利用前端的 JavaScript 异步请求技术,将数据传输和处理与用户界面的呈现分离开来,从而实现更流畅的用户体验。传统上,在网页中,用户在与服务器进行通信时需要刷新整个页面,而 Ajax 可以在后台请求和处理数据,然后仅更新页面的特定部分,而不会影响其他内容。

Ajax 可以用于以下方面:

  1. 数据加载: 在页面加载后,使用 Ajax 可以异步加载数据,例如从服务器获取新闻、商品信息等,而不必等待整个页面加载完成。

  2. 表单提交: 使用 Ajax 可以在不刷新页面的情况下,将用户输入的数据发送到服务器进行处理,然后根据服务器响应更新页面内容。

  3. 实时更新: Ajax 可以用于实现实时更新功能,如实时聊天、社交媒体动态更新等。

  4. 用户反馈: 使用 Ajax 可以实现用户反馈功能,如点赞、评论等,无需刷新整个页面。

  5. 搜索建议: 在用户输入时,可以使用 Ajax 获取匹配的搜索建议,实现更好的用户体验。

  6. 动态表格: 可以使用 Ajax 在表格中动态加载数据,例如在分页中切换页面内容。

  在之前的1.6章节中,点击王者荣耀壁纸的下一页按钮,可以发现地址栏的URL没有改变,但是壁纸的已经动态的更改了。另外在百度中搜索图片,随着我们鼠标的滑动,可以看到页面不停的加载进来更多的图片,而地址栏的地址也没有变化,这里也是使用到了Ajax 技术。

  下面我们打开百度,搜索美女图片。在开发者模式中,选择Fetch/XHR就可以看到Ajax请求。

在这里插入图片描述
  右侧的URL就是数据地址,将其在地址栏打开,显示的就是json格式的数据。复制之后在json.cn中粘贴,显示如下:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.1.3 动态网页的爬取

   静态网页的源代码都包含了完整的页面内容,所以可以使用基本的网络请求库(如requests)来获取网页的源代码,然后使用解析库(如Beautiful Soup)来提取所需的数据。

  动态网页的内容是在用户请求时生成的,源代码可能并不包含所有的内容。比如动态网页的源代码中看不到通过Ajax加载的数据,只能看到地址栏URL加载的html代码。

对于动态网页的爬取,有三种方法:

  1. 分析 AJAX 请求: 动态网页通常通过 AJAX 请求获取额外的数据,你可以分析这些请求的 URL 和参数,然后使用 Python 的网络请求库来模拟这些请求,获取数据(例如1.6节中,我们分析出了壁纸数据的真实URL,然后在地址栏打开得到对应的json数据,再进行后续的解析)。

    • 优点:可以直接请求到数据,解析难度小,代码量少,性能高。
    • 缺点:分析接口比较复杂,众多request中,可能不知道哪一个包含真正的数据源,特别是一些经过JS混淆的接口(需要JS功底),而且容易被发现是爬虫程序。
  2. 模拟浏览器行为: 使用自动化测试工具或库(如 Selenium)模拟浏览器行为,完整加载和执行页面的 JavaScript,然后获取完整的页面内容。

    • 优点:浏览器能请求到的,Selenium也能请求到,爬虫更稳定。
    • 缺点:代码量多,性能低
  3. API 调用: 如果网站提供 API 接口,你可以直接调用这些接口来获取数据,而无需解析整个网页。

示例页面

这是一个示例页面

这是段落文本。

示例图片

这是另一个段落文本。

 *厉害了*

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【MySQL系列】表的内连接和外连接学习

「前言」文章内容大致是对MySQL表的内连接和外连接。 「归属专栏」MySQL 「主页链接」个人主页 「笔者」枫叶先生(fy) 目录 一、内连接二、外连接2.1 左外连接2.2 右外连接 一、内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选&#xff0c;前面篇章学习的…

bug复刻,解决方案---在改变div层级关系时,导致传参失败

问题描述&#xff1a; 在优化页面时&#xff0c;为了实现网页顶部遮挡效果&#xff08;内容滚动&#xff0c;顶部导航栏不随着一起滚动&#xff0c;并且覆盖&#xff09;&#xff0c;做法是将内容都放在一个div里面&#xff0c;为这个新的div设置样式&#xff0c;margin-top w…