python多进程爬虫

Python 提供了 `multiprocessing` 模块来实现多进程爬虫。下面是一个简单的示例代码：

import multiprocessing
import requests

def spider(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://www.baidu.com', 'http://www.sina.com', 'http://www.qq.com']
    pool = multiprocessing.Pool(processes=3)
    pool.map(spider, urls)

以上代码中，我们定义了一个 `spider` 函数，用于爬取网页并打印响应内容。在主程序中，我们定义了一个 `urls` 列表，其中包含了三个要爬取的网址。然后，我们创建了一个 `multiprocessing.Pool` 对象，该对象的 `processes` 参数指定了要创建的进程数。最后，我们调用 `pool.map` 方法，将 `spider` 函数和 `urls` 列表作为参数传入，让多个进程同时爬取这些网页。

需要注意的是，由于 Python 的 GIL 限制，多进程爬虫可能无法实现真正的并发。如果需要实现更高效的并发爬取，可以考虑使用多线程或异步编程方式。

相关问题

python多进程爬虫实例

当然，我可以帮你提供一个简单的 Python 多进程爬虫实例。以下是一个基本的示例代码：

import requests
from multiprocessing import Pool

def scrape(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        # 在这里写下你想要处理的代码，例如解析 HTML 内容
        print(f"成功爬取网页: {url}")
    except Exception as e:
        print(f"爬取网页失败: {url}, 错误信息: {str(e)}")

if __name__ == "__main__":
    # 定义要爬取的链接列表
    urls = [
        "http://example.com/page1",
        "http://example.com/page2",
        "http://example.com/page3",
        # 添加更多链接...
    ]
    
    # 设置进程池的大小
    pool = Pool(processes=4)  # 这里设定为 4 个进程，你可以根据需要进行调整
    
    # 使用进程池来并发爬取网页
    pool.map(scrape, urls)
    
    # 关闭进程池
    pool.close()
    pool.join()

在上面的示例中，我们使用了 `multiprocessing.Pool` 来创建一个进程池，并通过 `pool.map` 方法将待爬取的 URL 列表传递给 `scrape` 函数并执行。这样可以实现多个链接的并行爬取。

请注意，上述示例只是一个简单的多进程爬虫框架。你可以根据自己的需求进行扩展和优化。

python多进程爬虫 源码下载

要下载Python多进程爬虫的源码，你可以按照以下步骤进行：

1. 首先，在你选择源码下载的网站上搜索关键词“Python多进程爬虫”。可以尝试使用一些知名的代码托管平台，例如Github、Gitlab等。

2. 找到与关键词匹配的项目后，进入该项目的页面。

3. 在该项目的页面上，你可以找到项目的源代码文件，通常会以文件夹的形式展示。点击进入该文件夹。

4. 在文件夹中，你可以看到所有与该项目相关的源代码文件。找到你想要下载的文件，通常会以后缀为.py的文件进行标识。

5. 点击该文件名，进入该文件的详情页面。

6. 在详情页面上，你可以看到该文件的具体内容和代码。查找一个类似“Download”或“Raw”等按钮，点击该按钮可以下载该文件。

7. 下载文件后，你会得到一个后缀名为.py的源代码文件，这就是你所需要的Python多进程爬虫的源码文件。

总之，下载Python多进程爬虫的源码，需要通过搜索关键词找到相应的项目，并在项目页面中找到并下载源代码文件。