西刺代理爬虫多进程改进验证有效代理IP

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-06-03 06:53 230阅读 0赞

#### 吐槽 ####

作为一名小白，初次写的爬虫，对于性能、耗时等等完全不在意。但是之前写的验证100个proxyIp的有效性
    话的时间是在无法接受470秒。在被逼无奈的情况下，用多进程改进，但是途中闹了很多笑话，这里记录一下。

#### 背景 ####

**模块：**  
1. multiprocessing.Pool (PS：就在网上查了一下用进程池的比较多。这里就介绍一下简单的用法，详细介绍请自行查文档)

def func(param):
        return param
    pool = Pool(4)  #参数可选，不填默认cpu的核数。
    for i in range(10):
        pool.apply_async(func, args=(param,))#异步开启子进程
    pool.close()    #pool必须先关闭
    pool.join()     #等待全部进程结束

#### 错误示范 ####

1.  自以为是的认为进程池中的进程可以共享list对象变量。

def valid_proxy(proxy, proxy_list):
        #验证有效性
        proxy_list.append(proxy)
    
    pool = Pool(8)
    for proxyIp in proxy_list:
        pool.apply_async(valid_proxy, args=(proxy, proxy_list))
    pool.close()
    pool.join()

PS：刚开始把进程相关的全还给老师啦，以为是python函数的传递参数的问题。
    结论：**普通的全局变量不能被子进程所共享**

2. 对python函数参数传递的错误理解。（这个很突兀，主要是我在写代码的随便冒出来的）

这里简单的总结记录：python中分变量和对象。
        1. 对象分为不可变对象（number, string, tuple）,可变对象（list, dict）
        2. 变量保存的是对象的地址。
    
    **结论：python函数参数传递传的是变量所保存的对象的地址。**
    PS：
    1. 用type(var)判断变量保存的对象的类型
    2. 用id(var)查看变量保存的对象的地址。
    这里给个例子解释一下为什么我想当然认为进程可以共享变量

from multiprocessing import Pool
    
    def print_id(proxy, proxy_list):
        print(type(proxy_list))
        print(id(proxy_list))
        proxy_list.append(proxy)
    
    if __name__ == '__main__':
        proxy_list = [] #全局变量（并不是真正意义上的）
        pool = Pool(4)
        for i in range(10):
            pool.apply_async(print_id, args=(i, proxy_list))
        pool.close()
        pool.join()
        print(proxy_list)

这里id(list)的输出同是同一个地址，我想当然的觉得可以这么写。但是print(list)却是[]空的，在这里
      联系一下linux中的fork的原理，fork会将复制父进程的内存空间。加上虚拟地址概念，
      导致这里id(list)输出都是同一个地址。（纯属瞎猜，有大神了解详情请指教。）所以得出了上述结论。

#### 正确展示（自以为的） ####

1.  经过上述的错误经历，差不多快回忆起，好像还有一个共享内存的概念了。之后就查了和Pool相关的Manager。这里简单介绍一下multiprocessing.Manager可以创建适用Pool的共享变量。
    
        from multiprocessing import Pool, Lock, Manager
        
        def print_id(proxy, proxy_list):
            print(type(proxy_list))
            print(id(proxy_list))
            proxy_list.append(proxy)
        
        if __name__ == '__main__':
            pool = Pool(4)
            proxy_list = Manager().list()
            for i in range(10):
                pool.apply_async(print_id, args=(i, proxy_list))
            pool.close()
            pool.join()
            print(proxy_list)
    
        PS：申明一下小白，在这里并没有苛刻性能，因为这个在windows下，多进程只能在main函数中，
        所以就会涉及到将Manager对象传递给实例化的子进程。但是这个过程会消耗巨大资源，性能比较差。
        而且大家都说在使用多进程的过程中，最好不要使用共享资源。这个版本是我之后写的。
2.  在发现传值行不通的情况下，我果断的选择了保存每个进程的返回值。代码如下

from multiprocessing import Pool
    
    def print_id(proxy):
        return proxy
    if __name__ == '__main__':
        pool = Pool(4)
        proxy_list = []
        for i in range(10):
            proxy_list.append(pool.apply_async(print_id, args=(i,)))
        pool.close()
        pool.join()
        for i in proxy_list:
            print(i.get())#这里需要注意get函数必须在进程运行完毕才能使用

PS：其实也没有太过较真这两种方案的性能。以本人这种浅薄的功力，实在太过无奈。