懒人畅听网，有声小说类目数据采集，多线程速采案例，Python爬虫120例之23例

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theme: vue-pro

多线程在 Python 爬虫学习过程中应用落地，提速，提速，再提速。

目标站点分析

本次要抓取的目标为懒人畅听网，其中我随机选择了一个分类，有声小说频道，其余频道可使用雷同的办法抓取，增加遍历之后，可以对全站进行抓取。 列表页分页规则如下 本次依旧只对列表页数据进行提取，只增加多线程模块 threading 的应用，提高采集效率。

http://www.lrts.me/book/category/1/recommend/1/20
http://www.lrts.me/book/category/1/recommend/2/20
复制代码

提取规则模板如下：

http://www.lrts.me/book/category/1/recommend/页码/20
复制代码

全站页码数，可以直接人眼读取，如果增加动态获取，提取读取一下分页处数据即可。

提取最终的数据源如下图所示，包括书名，作者，主播三部分内容。

编码时间

本次案例中对于多线程部分，除共享全局变量外，增加信号量机制，即限制线程并发数量。

信号量机制的简单 Demo 如下所示：

import threading
import time


def run(n, semaphore):
    # 加锁
    semaphore.acquire()
    time.sleep(2)
    print(f'正在运行线程{n}')
    # 释放锁
    semaphore.release()


if __name__ == '__main__':
    num = 0
    # 最多允许 3 个线程同时运行
    semaphore = threading.BoundedSemaphore(3)
    for i in range(10):
        t = threading.Thread(target=run, args=(f'线程号：{i}', semaphore))
        t.start()
    while threading.active_count() != 1:
        pass
    else:
        print('所有线程运行完毕')
复制代码

运行代码，会发现先运行 3 个线程，再运行 3 个线程，当然同时运行的线程之间是没有先后顺序的。

信号量，即使用 threading 模块的 BoundedSemaphore 类，该类可以设置允许一定数量的线程更改数据，即最多可同时运行几个线程。

代码完整案例如下所示

import threading
from threading import Lock,Thread
import random,requests
from lxml import etree

def get_headers():
    uas = [
        "Mozilla/5.0 (compatible; Baiduspider/2.0; +http://www.baidu.com/search/spider.html)",
    ]
    ua = random.choice(uas)
    headers = {
        "user-agent": ua,
        "referer": "https://www.baidu.com/"
    }
    return headers


def run(url,semaphore):
    headers = get_headers()
    semaphore.acquire()   #加锁
    res = requests.get(url,headers=headers,timeout=5)
    if res:
        text = res.text
        element = etree.HTML(text)
        titles = element.xpath('//a[@class="book-item-name"]/text()')
        authors = element.xpath('//a[@class="author"]/text()')
        weakens = element.xpath('//a[@class="g-user-shutdown"]/text()')
        save(url,titles,authors,weakens)


    semaphore.release()    #释放

def save(url,titles,authors,weakens):
    data_list = zip(titles,authors,weakens)
    for item in data_list:
        with open("./data.csv","a+",encoding="utf-8") as f:
            f.write(f"{item[0]},{item[1]},{item[2]}\n")
    print(url,"该URL地址数据写入完毕")
if __name__== '__main__':
    lock = Lock()
    url_format = 'https://www.lrts.me/book/category/1/recommend/{}/20'
    # 拼接URL，全局共享变量
    urls = [url_format.format(i) for i in range(1, 1372)]
    l = []
    semaphore = threading.BoundedSemaphore(5)   # 最多允许5个线程同时运行
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=run,args=(url,semaphore))
        t.start()
    while threading.active_count() !=1:
        pass
    else:
        print('所有线程运行完毕')
复制代码

代码中 threading.active_count() 部分，用于检测是否存在活跃线程，如无，程序结束。

运行代码，得到如下结果，至此第 23 例已经学习完毕。

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