python采用 多进程/多线程/协程 写爬虫以及性能对比，牛逼的分分钟就将一个网站爬下来!

首先我们来了解下python中的进程，线程以及协程！

从计算机硬件角度：

计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。
一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。

从操作系统的角度：

进程和线程，都是一种CPU的执行单元。

进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...）

线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)

一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。

并行 和 并发：

并行：多个CPU核心，不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。

cpu1 -------------
cpu2 -------------
cpu3 -------------
cpu4 -------------

并发：单个CPU核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行。

cpu1　　----　　----

cpu1 　　　----　　----

多进程/多线程：
表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。

进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。

线程：一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。

共享意味着竞争，导致数据不安全，为了保护内存空间的数据安全，引入"互斥锁"。

一个线程在访问内存空间的时候，其他线程不允许访问，必须等待之前的线程访问结束，才能使用这个内存空间。

互斥锁：一种安全有序的让多个线程访问内存空间的机制。

Python的多线程：

GIL 全局解释器锁：线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。

一个线程需要执行任务，必须获取GIL。

好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。

但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。

所以：

多进程：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。 multiprocessing
缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。

多线程：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。

协程：又称微线程，在单线程上执行多个任务，用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。genvent，monkey.patchall

多线程请求返回是无序的，那个线程有数据返回就处理那个线程，而协程返回的数据是有序的。

缺陷：单线程执行，处理密集CPU和本地磁盘IO的时候，性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.

下面以这个网站为例，采用三种方式爬取。爬取前250名的电影。。
https://movie.douban.com/top250?start=0
通过分析网页发现第2页的url start=25，第3页的url start=50,第3页的start=75。因此可以得出这个网站每一页的数局是通过递增start这个参数获取的。

一般不看第一页的数据，第一页的没有参考价值。

#!/usr/bin/env python2
# -*- coding=utf-8 -*-

from Queue import Queue
import time
from lxml import etree
import requests
import gevent

#　打上猴子补丁
from gevent import monkey
monkey.patch_all()

class DouBanSpider(object):
def __init__(self):
# 创建一个队列用来保存进程获取到的数据
self.q = Queue()
self.headers = {
'Cookie': 'll="118282"; bid=ctyiEarSLfw; ps=y; __yadk_uid=0Sr85yZ9d4bEeLKhv4w3695OFOPoedzC; dbcl2="155150959:OEu4dds1G1o"; as="https://sec.douban.com/b?r=https%3A%2F%2Fbook.douban.com%2F"; ck=fTrQ; _pk_id.100001.4cf6=c86baf05e448fb8d.1506160776.3.1507290432.1507283501.; _pk_ses.100001.4cf6=*; __utma=30149280.1633528206.1506160772.1507283346.1507290433.3; __utmb=30149280.0.10.1507290433; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1506160772.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); __utma=223695111.1475767059.1506160772.1507283346.1507290433.3; __utmb=223695111.0.10.1507290433; __utmc=223695111; __utmz=223695111.1506160772.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); push_noty_num=0; push_doumail_num=0',
'Host': 'movie.douban.com',
'Referer': 'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36',
}

def run(self,url):
self.parse_page(url)

def send_request(self,url):
'''
用来发送请求的方法
:return: 返回网页源码
'''
# 请求出错时，重复请求３次,
i = 0
while i <= 3:
try:
print u"[INFO]请求url:"+url
html = requests.get(url=url,headers=self.headers).content
except Exception as e:
print u'[INFO] %s%s'% (e,url)
i += 1
else:
return html

def parse_page(self,url):
'''
解析网站源码，并采用ｘｐａｔｈ提取　电影名称和平分放到队列中
:return:
'''
response = self.send_request(url)
html = etree.HTML(response)
#　获取到一页的电影数据
node_list = html.xpath("//div[@class='info']")
for move in node_list:
# 电影名称
title = move.xpath('.//a/span/text()')[0]
# 评分
score = move.xpath('.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()')[0]

# 将每一部电影的名称跟评分加入到队列
self.q.put(score + "\t" + title)

def main(self):

base_url = 'https://movie.douban.com/top250?start='
# 构造所有ｕｒｌ
url_list = [base_url+str(num) for num in range(0,225+1,25)]
# 创建协程并执行
job_list = [gevent.spawn(self.run,url) for url in url_list]
# 让线程等待所有任务完成，再继续执行。
gevent.joinall(job_list)

while not self.q.empty():
print self.q.get()

if __name__=="__main__":
start = time.time()
douban = DouBanSpider()
douban.main()
print '[info]耗时：%s'%(time.time()-start)

gevent



用了多进程，多线程，协程，实现的代码都一样，没有测试出明显的那个好！都不分上下，可能跟网络，或者服务器配置有关。

但理论上来说线程，协程在I/O密集的操作性能是要高于进程的。

也可能是我的方法有问题，还望大神们指教！

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