[Python知识库]python爬虫之多线程threading、多进程multiprocessing、协程aiohttp 批量下载图片

一、单线程常规下载

常规单线程执行脚本爬取壁纸图片，只爬取一页的图片。

import datetime
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

start = datetime.datetime.now()
j = 0
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'}

def pic_re(url):
    re = requests.get(url=url,headers=headers)
    return re.text

def pic_download(soup):
    list = soup.find(class_='contlistw mtw').find_all('li')
    for item in list:
        global j
        pic_name = item.find('img')['alt']
        pic_url = item.find('img')['lazysrc'].replace('.278.154.jpg','')
        pic_type = re.sub(r'h.*\d+.','', pic_url)
        #print(pic_name,pic_type,pic_url)
        filename = '{}.{}'.format(pic_name, pic_type)
        print('开始下载：'+filename)
        with open(filename, 'wb') as f:
            f.write(requests.get(pic_url,headers=headers).content)
        print(filename+' 下载完成')
        j += 1

def main():
    for i in range(1,2):
        url = 'https://desk.3gbizhi.com/deskMV/index_{}.html'.format(i)
        html=pic_re(url)
        soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
        pic_download(soup)
    date_all = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print(f'总共{j}张图片，下载总用时：{date_all}s')

if __name__ == '__main__':
    main()

执行结果：

开始下载：站在油菜花地的小清新美女背影.jpg
站在油菜花地的小清新美女背影.jpg 下载完成
开始下载：穿大花袖子连衣裙的印度美女近照摄影.jpg
穿大花袖子连衣裙的印度美女近照摄影.jpg 下载完成
总共24张图片，下载总用时：485.885113s

进程已结束,退出代码0

结果，第一页24张图片，就下载差不多8分钟，排除网络等因素，还没有手动下载快。

二、多线程下载

上面的有两个循环，第一个是页面的循环，一页一页的加载，每页在单独循坏单独下载图片。

所以有两个等待时间，第一个就是等待第一页下载完成，才会到第二页。第二个等待就是每页图片一张下载完才下载第二张。

综上，优化两点：
第一点，第一步提取所有图片链接保存，不用一页等一页的提取。
第二点，所有图片多线程同时下载，不用等一个一个下载。

1：创建列表，储存图片信息

只需要两个信息，图片名称，和图片链接，储存到 pic_list = [] 列表。

pic_list = []
def get_pic_list(soup):
    list = soup.find(class_='contlistw mtw').find_all('li')
    for item in list:
        global j
        pic_name = item.find('img')['alt']
        pic_url = item.find('img')['lazysrc'].replace('.278.154.jpg','')
        pic_type = re.sub(r'h.*\d+.','', pic_url)
        filename = 'pic\{}.{}'.format(pic_name, pic_type)
        pic_list.append([filename,pic_url])

2：读取列表，多线程同时下载

threading说明：

• 创建空列表t_list，将三个子线程放入该列表，用于执行join,

• 执行子线程（start)，start方法开启一个新线程。把需要并行处理的代码放在run()方法中，start()方法启动线程将自动调用 run()方法。

• 执行阻塞 (join)，join函数可以理解为，如果某个子进程执行了join函数，那么在该子进程执行到join之前，父进程都会等待。

threading.Thread命令参数：

第一个为参数为函数，第二次参数为函数值。

• 使用args 传递参数 threading.Thread(target=target, args=(10, 100, 100))，args参数为元组，所以只有一个参数，以 ， 结尾，例：args=(10,)
• 使用kwargs传递参数 threading.Thread(target=target, kwargs={“a”: 10, “b”:100, “c”: 100})
• 同时使用 args 和 kwargs 传递参数 threading.Thread(target=target, args=(10, ), kwargs={“b”: 100,“c”: 100})
  分别创建下载函数，和多线程函数。

代码如下：

def image_down(filename,image_url):
    re = requests.get(image_url,headers=headers)
    print('开始下载：' + filename)
    with open(filename, 'wb') as f:
    	f.write(re.content)
    	print(filename + ' 下载完成')
    	
def thread_down():
    t_list = []
    for url in pic_list:
        global j
        t = threading.Thread(target=image_down,
                             kwargs={'filename': url[0], 'image_url': url[1]})
        t_list.append(t)
        t.start()
        j += 1
    for t in t_list:
        t.join()

最终代码为：

import datetime
import re
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading

start = datetime.datetime.now()
j = 0
pic_list = []
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/106.0.0.0 Safari/537.36'}

def pic_re(url):
    re = requests.get(url=url,headers=headers)
    return re.text

def get_pic_list(soup):
    list = soup.find(class_='contlistw mtw').find_all('li')
    for item in list:
        global j
        pic_name = item.find('img')['alt']
        pic_url = item.find('img')['lazysrc'].replace('.278.154.jpg','')
        pic_type = re.sub(r'h.*\d+.','', pic_url)
        filename = 'pic\{}.{}'.format(pic_name, pic_type)
        pic_list.append([filename,pic_url])

def image_down(filename,image_url):
    re = requests.get(image_url,headers=headers)
    print('开始下载：' + filename)
    with open(filename, 'wb') as f:
    	f.write(re.content)
    	print(filename + ' 下载完成')

def thread_down():
    t_list = []
    for url in pic_list:
        global j
        t = threading.Thread(target=image_down,
                             kwargs={'filename': url[0], 'image_url': url[1]})
        t_list.append(t)
        t.start()
        j += 1
    for t in t_list:
        t.join()

def main():
    for i in range(1,24):
        url = 'https://desk.3gbizhi.com/deskMV/index_{}.html'.format(i)
        html=pic_re(url)
        soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
        get_pic_list(soup)
    thread_down()
    date_all = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print(f'总共{j}张图片，下载总用时：{date_all}s')

if __name__ == '__main__':
    main()

执行结果，533张图片，只用了差不多3分钟就下载完了

开始下载：pic\超清4K长发少女，高清到毛孔都看的见强烈推荐.png
pic\超清4K长发少女，高清到毛孔都看的见强烈推荐.png 下载完成
开始下载：pic\超高清长发清纯学生妹街拍电脑背景.jpg
pic\超高清长发清纯学生妹街拍电脑背景.jpg 下载完成
开始下载：pic\图书馆的气质少女高清头像壁纸图片-真8K壁纸推荐.png
pic\图书馆的气质少女高清头像壁纸图片-真8K壁纸推荐.png 下载完成
总共533张图片，下载总用时：182.8669s

进程已结束,退出代码0

三、图片不完整解决

以上虽然速度上来了，但是查看图片有下载失败，如0kb，或者图片不完整，半截是灰色的。

原因多半是网络原因，壁纸多半都是大尺寸，容量也大，图片1M到20M不等，经常会加载不全就下载下来或网络访问失败。

对于网络失败的（0kb），让他返回重新访问。用re.status_code == 200判断即可。

对于下载不全的，用其他的方式下载。这里用

image = Image.open(BytesIO(re.content)

因为这种方法，如果图片下载不全，会报错异常OSError: image file is truncated (X bytes not processed)，通过捕获异常，同样重新返回执行。

为了防止因为网络原因，陷入死循环，设置返回次数，超过规定次数，则停止返回。

改image_down函数即可。

from PIL import Image
from io import BytesIO

def image_down(filename,image_url):
    re = requests.get(image_url,headers=headers)
    if re.status_code == 200:
        try:
            print('开始下载：' + filename)
            image = Image.open(BytesIO(re.content))
            image.save(filename)
            print(filename + ' 下载完成')
        except OSError:
            count = 1
            print('图片不完整，重新下载')
            if count <= 5:
                return image_down(filename, image_url)
            else:
                print(filename + ' 下载失败')
            count += 1
    else:
        count = 1
        print('网络错误，重新下载')
        if count <= 5:
            return image_down(filename,image_url)
        else:
            print(filename+' 下载失败')
        count += 1

再次执行，图片全部下载完成，而且没有不全的图片了。

四、多进程下载

除了多线程之外，我们还可以使用多进程来提高爬虫速度

在Python中multiprocessing提供了两个用于多进程的类，即Process和Pool类

• multiprocessing.Process 无法批量开启子进程，可以直接用multiprocesssing.Queue等进行通信
• multiprocessing.Pool 可以批量开启子进程，不能直接用multiprocessing.Queue进行通信，只能通过共享内存，或者用multiprocessing.Manager()进行进程间通信。

Pool仅在内存中分配正在执行的进程，而Process在内存中分配所有任务，因此，当任务数较小时，我们可以使用Process类；当任务数较大时，我们可以使用Pool。

1、Process（用于创建进程）

multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象。
在multiprocessing中，每一个进程都用一个Process类来表示。

构造方法：Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]])

• start()：启动进程，并调用该子进程中的p.run()
• run()：进程启动时运行的方法，正是它去调用target指定的函数，我们自定义类的类中一定要实现该方法
• terminate()：强制终止进程p，不会进行任何清理操作，如果p创建了子进程，该子进程就成了僵尸进程，使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁那么也将不会被释放，进而导致死锁
• is_alive()：返回进程是否在运行。如果p仍然运行，返回True
• join([timeout])：进程同步，主进程等待子进程完成后再执行后面的代码。线程等待p终止（强调：是主线程处于等的状态，而p是处于运行的状态）。timeout是可选的超时时间（超过这个时间，父线程不再等待子线程，继续往下执行），需要强调的是，p.join只能join住start开启的进程，而不能join住run开启的进程

使用方法和多线程threading.Thread的使用方法差不多。

p = Process(target=run_proc, args=('test',))

p.start()

p.join()

如，前面的代码，增加def multiprocess_down()类，同样，同时创建多个子进程，加入列表，子进程并发跑。

from multiprocessing import Process


def multiprocess_down():
    p_list = []
    for url in pic_list:
        global j
        p = Process(target=image_down,
                             kwargs={'filename': url[0], 'image_url': url[1]})
        p_list.append(p)
        p.start()
        j += 1
    for p in p_list:
        p.join()
...
...

def main():
    for i in range(1,3):
        url = 'https://desk.3gbizhi.com/deskMV/index_{}.html'.format(i)
        html=pic_re(url)
        soup=BeautifulSoup(html,'lxml')
        get_pic_list(soup)
    #thread_down()
    multiprocess_down()
    date_all = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print(f'总共{j}张图片，下载总用时：{date_all}s')

执行结果

开始下载：pic\LED大屏幕前的欧美美女超清桌面壁纸下载.jpg
pic\LED大屏幕前的欧美美女超清桌面壁纸下载.jpg 下载完成
开始下载：pic\手捧窗帘的欧美时尚模特高清壁纸.jpg
pic\手捧窗帘的欧美时尚模特高清壁纸.jpg 下载完成
开始下载：pic\站在油菜花地的小清新美女背影.jpg
pic\站在油菜花地的小清新美女背影.jpg 下载完成
总共48张图片，下载总用时：172.714426s

进程已结束,退出代码0

可以看出，这种多进程，显然没有多线程速度块，虽然也用了多个子进程同时跑，速度提升还是没有多线程速度快。

2、Pool（用于创建管理进程池）

构造方法：Pool([processes[, initializer[, initargs[, maxtasksperchild[, context]]]]])

• processes ：要创建的进程数，如果省略，将默认使用cpu_count()返回的数量。
• initializer：每个工作进程启动时要执行的可调用对象，默认为None。如果initializer是None，那么每一个工作进程在开始的时候会调用initializer(*initargs)。
• initargs：是要传给initializer的参数组。
• maxtasksperchild：工作进程退出之前可以完成的任务数，完成后用一个新的工作进程来替代原进程，来让闲置的资源被释放。maxtasksperchild默认是None，意味着只要Pool存在工作进程就会一直存活。
• context: 用在制定工作进程启动时的上下文，一般使用Pool() 或者一个context对象的Pool()方法来创建一个池，两种方法都适当的设置了context。

方法：

• apply()，
  函数原型：apply(func[, args=()[, kwds={}]])
  该函数用于传递不定参数，同python中的apply函数一致，主进程会被阻塞直到函数执行结束（不建议使用，并且3.x以后不再出现）

• apply_async
  函数原型：apply_async(func[, args=()[, kwds={}[, callback=None]]])
  与apply用法一致，但它是非阻塞的且支持结果返回后进行回调

• map()
  函数原型：map(func, iterable[, chunksize=None])
  Pool类中的map方法，与内置的map函数用法行为基本一致，它会使进程阻塞直到结果返回
  注意：虽然第二个参数是一个迭代器，但在实际使用中，必须在整个队列都就绪后，程序才会运行子进程

• map_async()
  函数原型：map_async(func, iterable[, chunksize[, callback]])
  与map用法一致，但是它是非阻塞的

• close()
  关闭进程池（pool），使其不再接受新的任务

• terminal()
  结束工作进程，不再处理未处理的任务

• join()
  主进程阻塞等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用

Pool.apply_async：异步执行，结果的顺序不能保证与调用的顺序相同

Pool.map：同步执行，阻塞直到返回完整的结果，

map和map_async一次调用一个作业列表，但是apply和apply_async只能调用一个作业。但是，apply_async是在后台并行执行作业的。

我这里用apply_async，也可以用map，但是map正常情况只能传一个参数，要用map传多个参数，用starmap即可。

from multiprocessing import Pool

def multipoll_down():
    p = Pool(multiprocessing.cpu_count())
    for url in pic_list:
        global j
        p.apply_async(image_down,[url[0],url[1]])
        #p.starmap(image_down, [(url[0], url[1]),])
        j += 1
    p.close()
    p.join()


def main():
    for i in range(1, 3):
        url = 'https://desk.3gbizhi.com/deskMV/index_{}.html'.format(i)
        html = pic_re(url)
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        get_pic_list(soup)
    # thread_down()
    # multiprocess_down()
    multipoll_down()
    date_all = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print(f'总共{j}张图片，下载总用时：{date_all}s')

执行结果，速度和process子进程并行差不多（我电脑cpu最大8个进程而已）。

五、协程下载

1：aiohttp 和 asyncio库

这里需要用到两个库aiohttp 和 asyncio。

aiohttp ：可以把这个库当作 requests库 的替代品，因为requets不支持异步默认，所以这里需要用aiohttp 库替代requests库。

asyncio：asyncio 是用来编写 并发 代码的库，使用 async/await 语法。
正常的函数在执行时是不会中断的，所以你要写一个能够中断的函数，就需要添加async关键。

async 用来声明一个函数为异步函数，异步函数的特点是能在函数执行过程中挂起，去执行其他异步函数，等到挂起条件（假设挂起条件是sleep(5)）消失后，也就是5秒到了再回来执行。

asyncio基本流程

声明协程函数，函数前加async：
async def function():

创建任务:
asyncio.create_task(coro, *, name=None)

两种执行任务，简单等待asyncio.wait和并发执行asyncio.gather
coroutine asyncio.wait(aws, *, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED)
awaitable asyncio.gather(*aws, return_exceptions=False) 

运行 asyncio 程序：
asyncio.run(coro, *, debug=False)

Python 3.7 及以后,不需要显式声明事件循环,可以使用 asyncio.run(main())来代替最后的启动操作
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

import aiohttp
import asyncio

async def images_down(filename, image_url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(image_url,headers=headers) as resp:
            #print(filename,resp.status)
            if resp.status == 200:
                print('开始下载：' + filename)
                with open(filename, 'wb') as f:
               # 这个地方通过对流的处理，而不是一下子整体读取。
               # 一下子整个的读取，会导致批量下载图片的时候，一开始会出现资源浪费，只下载几张图片
                    while True:
                        chunk = await resp.content.read(1024)
                        if not chunk:
                            break
                        f.write(chunk)
                    print('下载完成：' + filename)
            else:
                print('网络错误，重新下载：'+ filename)
                return await images_down(filename,image_url)

async def aiohttp_down():
    for url in pic_list:
        global j
        task = [asyncio.create_task(images_down(url[0],url[1]))]
        j += 1
    #await asyncio.wait(task)
    await asyncio.gather(*task)
    
def main():
    for i in range(1, 3):
        url = 'https://desk.3gbizhi.com/deskMV/index_{}.html'.format(i)
        html = pic_re(url)
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        get_pic_list(soup)
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(aiohttp_down())
    #asyncio.run(aiohttp_down())
    date_all = (datetime.datetime.now() - start).total_seconds()
    print(f'总共{j}张图片，下载总用时：{date_all}s')

执行结果：

下载完成：pic\鸽子飞过欧美性感深V装欧美美女高清壁纸.jpg
下载完成：pic\穿黄色衣服在路边黄花的摄影电脑壁纸.jpg
下载完成：pic\棕色色调穿朝鲜传统服饰的韩国高颜值美女.jpg
下载完成：pic\欧美古城街道摄影的欧美美女.jpg
下载完成：pic\沙滩上捧着花散步的长发美女电脑壁纸.jpg
总共48张图片，下载总用时：18.869591s

进程已结束,退出代码0

48张，只用了18秒左右，协程速度最快。

2：遇到的问题

问题一： RuntimeError: Event loop is closed。

asyncio.run()执行报错，所以改成 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())，就不报错了，有趣的是，官方是推荐使用asyncio.run()的方法。

问题二： 图片下载速度快，但是大尺寸图片下载不完整。
跟多线程遇到的问题一致，1M到20M的图片，显示不完全，小的图片则正常。

尝试解决方法1：

跟多线程一致的方法，或者判断Content-Length值返回循环下载

f os.path.getsize(filename) != int(resp.headers["Content-Length"]):
	return	await images_down(filename, image_url)

结果：直接陷入死循环，发现所有下载图片基本不可能和Content-Length一致，即使下载完整。

尝试解决方法2：
用块的方式，导入aiofiles包，通过设置块（content.iter_chunked）的值尝试循环写入。

async def async_http_download(filename, image_url):
     async with aiofiles.open(filename, 'wb') as fd:
         async with aiohttp.ClientSession() as session:
             async with session.get(image_url) as resp:
                 async for chunk in resp.content.iter_chunked(1024):
                     await fd.write(chunk)

结果，虽然不完整的减少，但是大尺寸的图，还是有，解决未果。

用aiohttp虽然代替requests库使用，估计功能还是没有requests库完整及全面，等后续在找解决方法。

六、总结

对于多任务爬虫来说，多线程、多进程、协程这几种方式处理效率的排序为：aiohttp协程 > 多线程 > 多进程。

但是aiohttp协程难度有点复杂，需要了解，而且本人目前没有解决协程下载大尺寸图片不完整的情况，还需要后续继续学习。