提高爬虫效率—多进程并发
之前文章中所介绍的爬虫都是对单个URL进行解析和爬取，url数量少不费时，但是如果我们需要爬取的网页url有成千上万或者更多，那怎么办？
使用for循环对所有的url进行遍历访问？
嗯，想法很好，但是如果url过多，爬取完所有的数据会不会太过于耗时了？
对此我们可以使用并发来对URL进行访问以爬取数据。
一般而言，在单机上我们使用三种并发方式：
多线程(threading)
多进程(multiprocessing)
协程(gevent)
对于以上三种方法的具体概念解释和说明，各位可以自行网上搜索了解，相信会比我解释得清楚，所以在此就不对它们进行解释说明了。
本系列文章有两个重点，一个是实战，一个是入门，既为实战，理论性的东西就描述得比较少；既为入门，所讲述的都是简单易懂易操作的东西，高深的技术还请入门之后自行探索，那样也会成长得更快。
那么下面，开始并发爬取的实战入门，以多进程为例，并发爬取智联招聘的招聘信息。
一、分析URL和页面结构
1、搜索全国范围内职位名包含“Python”的职位招聘
我们不分职业类别、不分行业类别，工作地点选为全国，职位名为“Python”，对招聘信息进行搜索，结果如下图：
我们注意图中三个红框的信息：
搜索结果的url结构；（构造url地址进行for循环遍历）
搜索结果的条数；（判断url的数量）
采集的信息的主体；（解析数据）
通过筛选url参数，我们确定了需要爬取的基本URL为：
http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=全国&kw=python&kt=3&p=2其中
http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx为请求地址和目录jl:工作地点参数
kw:搜索的关键字
kt:以职位名搜索
p:页数
我们可以发现，除了页数会变化之外，其余的参数值都是固定的值。我们来确定一下搜索结果的总页数。
因为网页上有提示一共有多少个职位满足条件，我们拿总职位数除以单页显示的职位数量即可知道搜索结果的页数。
# coding:utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
url = 'http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=全国&kw=python&p=1&kt=3'wbdata = requests.get(url).content
soup = BeautifulSoup(wbdata, 'lxml')
items = soup.select("div#newlist_list_content_table > table")
count = len(items) - 1# 每页职位信息数量print(count)
job_count = re.findall(r"共<em>(.*?)</em>个职位满足条件", str(soup))[0]# 搜索结果页数pages = (int(job_count) // count) + 1print(pages)结果返回每页60条职位信息，一共有14页。
那么我们的待爬取的url地址就有14个，url地址中参数p的值分别从1到14，这么少的url，使用for循环也可以很快完成，但在此我们使用多进程进行演示。
二、在爬虫中使用多进程
先上代码：
# coding:utf-8
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from multiprocessing import Pool
def get_zhaopin(page):
url = 'http://sou.zhaopin.com/jobs/searchresult.ashx?jl=全国&kw=python&p={0}&kt=3'.format(page)
print("第{0}页".format(page))
wbdata = requests.get(url).content
soup = BeautifulSoup(wbdata,'lxml')
job_name = soup.select("table.newlist > tr > td.zwmc > div > a")
salarys = soup.select("table.newlist > tr > td.zwyx")
locations = soup.select("table.newlist > tr > td.gzdd")
times = soup.select("table.newlist > tr > td.gxsj > span") for name, salary, location, time in zip(job_name, salarys, locations, times):
data = { 'name': name.get_text(), 'salary': salary.get_text(), 'location': location.get_text(), 'time': time.get_text(),
}
print(data)
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=2)
pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1))
pool.close()
pool.join()结果如下：
因为除了使用了多进程之外，其他的代码与之前文章介绍的方法大同小异，所以在此只介绍一下多进程的核心代码：
from multiprocessing import Poolmultiprocessing是Python自带的一个多进程模块，在此我们使用其Pool方法。
if __name__ == '__main__':
pool = Pool(processes=2)
pool.map_async(get_zhaopin,range(1,pages+1))
pool.close()
pool.join()实例化一个进程池，设置进程为2；
调用进程池的map_async()方法，接收一个函数(爬虫函数)和一个列表(url列表)
如此，在爬虫中使用多进程进行并发爬取就搞定了，更多高级、复杂强大的方法，还请各位参考其他文档资料。
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