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Python網頁爬蟲免費線上培訓

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[Python爬蟲教學]善用多執行緒(Multithreading)提升Python網頁爬蟲的執行效率

multithreading_with_python_web_scraping
Photo by Chris Spiegl on Unsplash

Python網頁爬蟲的執行效率,相信是開發人員在蒐集網頁資料時所追求的,除了可以使用GRequestsAsyncio等套件打造非同步的Python網頁爬蟲外,應用多執行緒(Multithreading)的技巧也是不錯的選擇。

所以本文想來和大家分享程序(Process)與執行緒(Thread)的差別,以及多執行緒(Multithreading)的重要觀念,最後,實際應用在Python網頁爬蟲專案,提升執行效率。

其中的重點包含:

  • 程序(Process) vs 執行緒(Thread)
  • 多執行緒(Multithreading)
  • 多執行緒Python網頁爬蟲

一、程序(Process) vs 執行緒(Thread)

程序(Process)簡單來說,就是當我們啟動應用程式時產生的執行實體,需要一定的CPU與記憶體等資源,才有辦法完成工作。舉例來說,在電腦中同時開啟Word與Excel,就會產生兩個程序(Process),彼此互相獨立,不會共用記憶體資源。

而一個程序(Process)則是由多個執行緒(Thread)組成,所以,執行緒(Thread)就是執行工作的基本單位,以使用Word為例,能夠編輯文字與繪製圖表,就是由同一個程序(Process)的不同執行緒(Thread)來完成的,也因此,同一個程序(Process)中的執行緒(Thread)之間,可以共用記憶體資源,反之,則無法共用。

multithreading_with_python_web_scraping

二、多執行緒(Multithreading)

多執行緒(Multithreading)顧名思義,就是在同一個程序(Process)中,建立多個執行緒同時執行任務,藉此來提升效率。

而其中的秘密,就是當主執行緒(Main Thread)閒置或等待時,CPU就會切換到另一個執行緒(Thread)執行其它的工作,完成後再回到主執行緒(Main Thread)繼續往下執行。

換句話說,就是因為多執行緒(Multithreading)能夠在閒置或等待的時候,透過不斷互相切換的動作,來節省執行的時間。

Python3想要實作多執行緒(Multithreading),可以使用內建的threading模組(Module),來建立及執執行緒(Thread),如下範例

import threading
import time


def scraper():
    print("start")
    time.sleep(10)
    print("sleep done")


t = threading.Thread(target=scraper)  #建立執行緒
t.start()  #執行
print("end")

執行結果

start
end
sleep done

從執行結果可以證明,當執行緒(Thread)執行到第7行時,開始閒置了,這時候,CPU並不會等到10秒睡完,才執行任務,而是會切換到另一個執行緒(Thread)處理其它的任務,也就是印出end,由於之後沒有其它任務了,所以CPU將執行緒(Thread)切換回去,印出sleep done。這邊有三個觀念需要注意:

  • 在建立執行緒(Thread)之前,程式碼本身就已經有1個執行緒(Thread)了,所以在以上範例第11、12行建立與執行新的執行緒後,就共有2個執行緒(Thread)。
  • Python建立執行緒(Thread)時,需要指定處理的函式(Function),如第11行,所以要建立多執行緒(Multithreading)時,記得將程式碼包裝成函式(Function)。
  • 如果函式(Function)有參數的需求,則在建立執行緒(Thread)時,需加入args關鍵字參數(Keyword Argument),透過指定元組(Tuple)的方式來傳入,如下範例第11行

import threading
import time


def scraper(x):
    print("start")
    time.sleep(x)
    print("sleep done")


t = threading.Thread(target=scraper, args=(3,))  # 建立執行緒
t.start()  # 執行
print("end")

三、多執行緒Python網頁爬蟲

瞭解了多執行緒(Multithreading)的基本觀念後,該如何應用到Python網頁爬蟲的實作,來提升執行效率呢?

首先,來看一個爬取INSIDE硬塞的網路趨勢觀察網站1~5頁AI文章標題的Python網頁爬蟲,如下範例

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import time


# 爬取文章標題
def scrape(urls):
    for url in urls:
        response = requests.get(url)

        soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")

        # 爬取文章標題
        titles = soup.find_all("h3", {"class": "post_title"})

        for title in titles:
            print(title.getText().strip())

        time.sleep(2)


base_url = "https://www.inside.com.tw/tag/AI"
urls = [f"{base_url}?page={page}" for page in range(1, 6)]  # 1~5頁的網址清單

start_time = time.time()  # 開始時間

scrape(urls)

end_time = time.time()
print(f"{end_time - start_time} 爬取 {len(urls)} 頁的文章")

執行結果

multithreading_with_python_web_scraping

範例中,第23行利用Python Comprehension語法定義Python網頁爬蟲所要爬取的1~5頁網址清單,接著第25行傳入scrape()函式(Function),透過迴圈爬取每一頁的文章標題,為了避免同時發送過多的請求(Request),所以在第19行每一次的請求(Request)之間暫停(sleep)2秒的時間。此外,前面也有提到程式碼本身只有一個執行緒(Thread),總共花費了15秒的時間。

而要應用多執行緒(Multithreading)的技巧在Python網頁爬蟲上,就需要同時啟動多個執行緒(Thread),這時候,除了可以使用第二節所分享的方法,單獨建立及啟動外,還有一個更簡單的方式,就是使用Python3內建concurrent.futures模組的ThreadPoolExecutor類別,來同時啟動多個執行緒(Thread),如下範例第27行

from bs4 import BeautifulSoup
import concurrent.futures
import requests
import time


def scrape(urls):
    response = requests.get(urls)

    soup = BeautifulSoup(response.content, "lxml")

    # 爬取文章標題
    titles = soup.find_all("h3", {"class": "post_title"})

    for title in titles:
        print(title.getText().strip())

    time.sleep(2)


base_url = "https://www.inside.com.tw/tag/AI"
urls = [f"{base_url}?page={page}" for page in range(1, 6)]  # 1~5頁的網址清單

start_time = time.time()  # 開始時間

# 同時建立及啟用10個執行緒
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    executor.map(scrape, urls)

end_time = time.time()
print(f"{end_time - start_time} 秒爬取 {len(urls)} 頁的文章")

執行結果

multithreading_with_python_web_scraping

您沒有看錯,3.5秒就爬取完成,執行效率快了5倍,在以上範例第27行的with陳述式中,利用max_workers關鍵字參數(Keyword Argument),同時啟動10個執行緒(Thread),接著呼叫map()方法(Method),傳入執行緒(Thread)要處理的函式(Function)及參數,達到多執行緒(Multithreading)的處理效率。也因為有使用with陳述式,所以在執行完成後,會自動釋放執行緒(Thread),避免資源的浪費。

四、小結

本文帶大家認識什麼是程序(Process)和執行緒(Thread),以及兩者之間的關係,接著,介紹多執行緒(Multithreading)的原理,簡單來說,就是多個執行緒(Thread)在處理任務的過程中,當有執行緒(Thread)閒置時,透過切換不同執行緒(Thread)的動作,來節省等待的時間,也因此,非常適合應用在Python網頁爬蟲的實作,達到非同步處理及提升執行效率。希望這樣的內容能夠幫助大家對於多執行緒(Multithreading)的處理及應用,有基本的認識 :)

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      留言

      1. Hi Mike

        最後的這兩個範例,time.sleep(2)建議可以刪除,比較能反映真正的爬蟲時間,刪除後我爬的時間分別是,3.59s/1.12s。

        因為在多執行緒的範例應該只有最後一次才會真正休息到2秒。反正如果要加速,應該就沒有在顧慮反爬蟲或是伺服器負擔了,所以刪除sleep時間,這樣測速才會在同一基礎上。

        感謝分享好文,我有很認真在看唷~

        回覆刪除
        回覆
        1. MINI您好,如果要測試最直接的爬取時間,沒錯,time.sleep(2)是可以拿掉的,本文會使用的原因一方面是想讓大家「明顯的感受」一般同步和多執行緒爬取的效率差別,那個停頓與幾乎沒停頓的感覺,相信您在實作的過程中,非常有感吧XD

          感謝您的建議和支持,認真觀看文章,讓我有持續的動力分享好文給大家,希望對您有所幫助,也歡迎分享給身邊有在學習Python的朋友 :)

          刪除
      2. 請問一下~本篇的做法和另一篇[整合asyncio與aiohttp打造Python非同步網頁爬蟲]的範例,實作上哪一個會更快速呢??

        回覆刪除
        回覆
        1. 您好,基本上速度幾乎一樣快,不會差很多,都是非同步的Python網頁爬蟲技巧 :)

          刪除
        2. 那concurrent.futures使用起來簡單多了,asyncio與aiohttp用起來好複雜

          刪除
        3. 是阿~ asyncio與aiohttp較為進階複雜,使用concurrent.futures相對來說較為簡潔,並且可以達到幾乎一樣的執行效率 :)

          刪除
      3. 請問windows環境使用原生python3.7.9+vscode用jupyter跑第一個範例,執行結果好像不完全,只會顯示startend(無分行)程式就結束了,可能是哪裡有問題呢?

        回覆刪除

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