爬虫链接mongodb 以及多线程多进程的操作

一、连接mongodb

1、            设置数据库 client=pymongo.MongoClient(‘localhost’)

2、            db=client[‘lagou’]设置连接的数据库名称

POSITION_NAME=’’ 、PAGE_SUM 、PAGE_SIZE 等为你设置的变量名称。

3、DATA_NAME=’dataposition’   # # 指定数据库的名字

4、设置保存在mongo数据库中的数据：
def save_to_mongo(data):
    if db[DATA_NAME].update({'positionId': data['positionId']}, {'$set': data}, True):
        print('Saved to Mongo', data['positionId'])
    else:
        print('Saved to Mongo Failed', data['positionId'])

这是以positionId为唯一标识，如果数据库里面已经存在有positionId,说明数据已经爬过了，不再更新。

二、多进程设置和使用：

1、导入多进程：from multiprocessing import Pool

导入时间  import time

2、start_time = time.time()
pool = Pool()  # pool()参数：进程个数：默认的是电脑cpu的核的个数，如果要指定进程个数，这个进程个数要小于等于cpu的核数
# 第一个参数是一个函数体，不需要加括号，也不需指定参数。。
#  第二个参数是一个列表，列表中的每个参数都会传给那个函数体
pool.map(to_mongo_pool,[i for i in range(PAGE_SUM)])
# close它只是把进程池关闭
pool.close()
# join起到一个阻塞的作用，主进程要等待子进程运行完，才能接着往下运行
pool.join()
end_time = time.time()
print("总耗费时间%.2f秒" % (end_time - start_time))

to_mongo_pool:这个函数要设计好，就一个参数就够了，然后把它的参数放在列表里面，通过map高阶函数一次传给to_mongo_pool

多线程的使用：

多线程要配合队列使用：

# coding=utf-8

import requests
from lxml import etree  
import threading 导入线程
from queue import Queue  导入队列
# https://docs.python.org/3/library/queue.html#module-queu

# 队列使用方法简介
# q.qsize() 返回队列的大小
# q.empty() 如果队列为空，返回True,反之False
# q.full() 如果队列满了，返回True,反之False
# q.full 与 maxsize 大小对应
# q.get([block[, timeout]]) 获取队列，timeout等待时间
# q.get_nowait() 相当q.get(False)
# q.put(item) 写入队列，timeout等待时间
# q.put_nowait(item) 相当q.put(item, False)
# q.task_done() 在完成一项工作之后，q.task_done() 函数向任务已经完成的队列发送一个信号
# q.join() 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作

class Lianjia:
    def __init__(self):
        self.url_temp = url = "https://gz.lianjia.com/ershoufang/pg{}/"
        self.headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_2) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.84 Safari/537.36"}
        self.url_queue = Queue()
        self.html_queue = Queue()
        self.content_queue = Queue()

    def get_url_list(self):
        # return [self.url_temp.format(i) for i in range(1,14)]
        for i in range(1, 14):
            # 把13个索引页面的Url放进url_queue队列里
            self.url_queue.put(self.url_temp.format(i))

定义运行函数

def run(self):  # 实现主要逻辑
    thread_list = []
    # 1.url_list
    # threading.Thread不需要传参数，参数都是从队列里面取得
    t_url = threading.Thread(target=self.get_url_list)
    thread_list.append(t_url)
    # 2.遍历，发送请求，获取响应
    for i in range(20):  # 添加20个线程
        t_parse = threading.Thread(target=self.parse_url)
        thread_list.append(t_parse)
    # 3.提取数据
    for i in range(2):  # 添加2个线程
        t_html = threading.Thread(target=self.get_content_list)
        thread_list.append(t_html)
    # 4.保存
    t_save = threading.Thread(target=self.save_content_list)
    thread_list.append(t_save)
    for t in thread_list:
        t.setDaemon(True)  # 把子线程设置为守护线程，该线程不重要，主线程结束，子线程结束(子线程是while true不会自己结束)
        t.start()

    for q in [self.url_queue, self.html_queue, self.content_queue]:
        q.join()  # 让主线程等待阻塞，等待队列的任务完成（即队列为空时 ）之后再进行主线程

    print("主线程结束")