Github： https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02 ，欢迎star
爬虫系列：
(1) 理论
(2) 实验
(3) 实战
1. 准备环境
1.1 安装CentOS
建议使用VMware安装一台CentOS-7.3虚拟机，请参考：http://www.madmalls.com/blog/post/customize-centos-7-3-autoinstall-iso/
1.2 安装Python3
请参考：http://www.madmalls.com/blog/post/deploy-flask-gunicorn-nginx-supervisor-on-centos7/#3-python3
1.3 安装MongoDB
请参考：http://www.madmalls.com/blog/post/deploy-flask-gunicorn-nginx-supervisor-on-centos7/#4-mongodb ，如果是Windows请参考：http://www.madmalls.com/blog/post/win10-install-mongodb/
尝试使用
motor实现MongoDB异步操作，好像效率更差一些，所以放弃使用该模块。目前数据库操作是同步阻塞型，使用pymongo模块
1.4 安装Git
[root@CentOS ~]# yum -y install git
代码已上传到 https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02 ，克隆代码：
[root@CentOS ~]# git clone https://github.com/wangy8961/python3-concurrency-pics-02.git[root@CentOS ~]# cd python3-concurrency-pics-02/
1.5 准备虚拟环境
如果你的操作系统是Linux:
[root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# python3 -m venv venv3[root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# source venv3/bin/activate
Windows激活虚拟环境的命令是:venv3\Scripts\activate
1.6 安装依赖包
如果你的操作系统是Linux:
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# pip install -r requirements-linux.txt
如果你的操作系统是Windows（不会使用uvloop）:
(venv3) C:\Users\wangy> pip install -r requirements-win32.txt
2. 分析过程
2.1 获取图集信息
使用requests模块或aiohttp模块来获取入口页面 http://www.mzitu.com/all/ 的HTML响应，然后通过BeautifulSoup4和lxml来解析HTML文档。每个图集按年份/月份被放在<div class='all'></div>下面的每个<a href="图集URL">图集标题<a>中。需要注意的是，早期图片需要访问 http://www.mzitu.com/old/ ，递归调用获取图集的函数即可
将获取的4000多个图集信息保存到MongoDB数据库的albums集合中
访问 http://www.mzitu.com/all/ 和 http://www.mzitu.com/old/ ，共
2次请求
2.2 获取包含图片的页面信息
每个图集下面的图片数量不相同，我们需要依次访问图集URL，通过分页导航栏获取该图集下最大的图片数和它的发布时间，并在本地磁盘上创建按日期分类的目录，方便以后浏览图片
假设图集URL为 http://www.mzitu.com/56918 ，发现该图集下有47张图片，而且包含图片的页面URL也是有规律的，比如包含第1张图片的页面URL为 http://www.mzitu.com/56918/1
将每个图集下面的包含图片的页面信息保存到MongoDB数据库的image_pages集合中
依次访问图集URL，共
4500多次请求
2.3 获取图片的真实URL
我们通过访问每个包含图片的页面，获取每张图片的真实URL，并保存到MongoDB数据库的images集合中
依次访问包含图片的页面URL，共
13万多次请求*
2.4 下载图片
从MongoDB数据库的images集合中获取所有图片的真实URL，依次下载并保存到本地
依次访问图片的真实URL，共
13万多次请求
3. 使用
3.1 测试
由于图片有13万多张，所以测试的时候，你可以指定只下载100个图集来对比同步下载、多线程下载和异步下载的效率区别，修改以下三个脚本中的TEST_NUM = 100
建议每次测试完，都删除相关目录：
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# rm -rf downloads/ logs/ __pycache__/
删除数据库记录：
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# mongoMongoDB shell version v3.6.6connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017...> show dbsadmin 0.000GBconfig 0.000GBlocal 0.000GBmzitu 0.036GB> use mzituswitched to db mzitu> db.dropDatabase(){ "dropped" : "mzitu", "ok" : 1 }> show dbsadmin 0.000GBconfig 0.000GBlocal 0.000GB> (1) 依序下载
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# python sequential.py
(2) 多线程下载
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# python threadpool.py
(3) 异步下载
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# python asynchronous.py
3.2 后台运行爬虫脚本
全站下载虽然只有13万多张图片，但章节分析过，总请求数差不多有30万次，所以耗时比较久，为防止不小心关闭Shell客户端而导致SSH断开，将使用screen来将脚本运行为后台任务：
[root@CentOS ~]# yum -y install screen[root@CentOS ~]# screen -dmS spider[root@CentOS ~]# screen -r spider[root@CentOS ~]# cd /root/python3-concurrency-pics-02[root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# source venv3/bin/activate(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# python asynchronous.py
脚本运行的过程中，按Ctrl + A + D即可将任务切换到后台运行，此时再关闭Shell客户端也没影响了。等待大约2小时后：
[root@CentOS ~]# screen -r spider
即可查看下载的结果，如果有失败的请求，很正常，再次执行脚本即可
(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# ls -lR downloads/ | grep '^-' | wc -l138217(venv3) [root@CentOS python3-concurrency-pics-02]# du -sh downloads/16G downloads/
3.3 定时任务自动每日更新
[root@CentOS ~]# crontab -e执行上述命令后，将打开vim编辑器，新增如下两行内容：# 爬取 www.mzitu.com 美女图片30 23 * * * /usr/bin/python3 /root/python3-concurrency-pics-02/asynchronous.py
将在每天晚上23:30分自动执行爬虫脚本，查看cron定时任务是否执行：
[root@CentOS ~]# tail -f /var/log/cronAug 27 23:30:01 CentOS CROND[6256]: (root) CMD (/usr/bin/python3 /root/python3-concurrency-pics-02/asynchronous.py)Aug 27 23:30:01 CentOS CROND[6257]: (root) CMD (/usr/lib64/sa/sa1 1 1)
更多cron知识请参考：http://www.madmalls.com/blog/post/how-to-schedule-tasks-in-linux-with-at-and-cron/