Question

我正在使用BeautifulSoup从一堆Wikipedia页面上抓取一些基本信息。该程序运行，但是很慢（650页大约20分钟）。我正在尝试使用多处理来加速此过程，但是它没有按预期工作。它要么似乎被拖延了，什么也没做，要么只是刮擦了每个页面名称的首字母。

我正在使用的抓取代码是：

#dict where key is person's name and value is proper wikipedia url formatting
all_wikis = { 'Adam Ferrara': 'Adam_Ferrara',
              'Adam Hartle': 'Adam_Hartle',
              'Adam Ray': 'Adam_Ray_(comedian)',
              'Adam Sandler': 'Adam_Sandler',
              'Adele Givens': 'Adele_Givens'}
bios = {}
def scrape(dictionary):
    for key in dictionary:
        #search each page
        page = requests.get(("https://en.wikipedia.org/wiki/" + str(key)))
        data = page.text
        soup = BeautifulSoup(data, "html.parser")
        #get data
        try:
            bday = soup.find('span', attrs={'class' : 'bday'}).text
        except:
            bday = 'Birthday Unknown'
        try:
            birthplace = soup.find('div', attrs={'class' : 'birthplace'}).text
        except:
            birthplace = 'Birthplace Unknown'
        try:
            death_date = (soup.find('span', attrs={'style' : "display:none"}).text
                                                                            .replace("(", "")
                                                                            .replace(")", ""))
            living_status = 'Deceased'
        except:
            living_status = 'Alive'
        try:
            summary = wikipedia.summary(dictionary[key].replace("_", " "))
        except:
            summary = "No Summary"
        bios[key] = {}
        bios[key]['birthday'] = bday
        bios[key]['home_town'] = birthplace
        bios[key]['summary'] = summary
        bios[key]['living_status'] = living_status
        bios[key]['passed_away'] = death_date

我尝试使用下面的代码在脚本末尾添加处理功能，但它不起作用或仅提取每个页面的首字母（例如，如果我要搜索的页面是李小龙，而是将维基百科页面上的字母B拉起来，然后抛出一堆错误）。

from multiprocessing import Pool, cpu_count

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(cpu_count())
    results = pool.map(func=scrape, iterable=all_wiki)
    pool.close()
    pool.join()

是否有更好的方法来构造脚本以进行多处理？

Answer 1

这里有几个问题：

dictionary是all_wikis字典中的每个字符串键。然后，当您使用for key in dictionary:遍历此字符串时，它将访问该字符串中的每个字符。您的第一个请求是https://en.wikipedia.org/wiki/A，这不是期望的结果。
str(key)并不是真正有用，即使dictionary是一个名字。我们需要使用all_wikis[name]查找正确的URL。另外，请避免使用dictionary之类的通用变量。
由于您正在进行多处理，因此bios之类的数据需要共享才能进行操作。最简单的方法就是只使用map函数的返回值，该函数是所有worker函数返回值的汇总。
您的抓取存在逻辑问题。 wikipedia.summary未定义。如果不确定您确切想要的结果，则表示亚当·桑德勒（Adam Sandler）已故。我将把它留给读者练习，因为这个问题主要是关于多处理的。
我不确定在这里多处理是否像多线程一样理想。由于您的进程将被阻止在99％的时间内发出请求，因此我敢打赌，与您拥有的内核数量相比，使用更多的线程（或进程）可以获得更高的效率。当您需要进行CPU限制的工作时，多处理更为合适，在这种情况下不是这样。实际上，Python过程本身将花费很少的时间。我建议通过增加进程（或线程，如果您要进行重构）来增加代码的数量，以测试代码，直到您停止看到改进为止。

这里有一些代码可以帮助您入门。我会按照您的示例进行多处理，并且没有调整网络抓取逻辑。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from multiprocessing import Pool, cpu_count

all_wikis = {'Adam Ferrara': 'Adam_Ferrara',
             'Adam Hartle': 'Adam_Hartle',
             'Adam Ray': 'Adam_Ray_(comedian)',
             'Adam Sandler': 'Adam_Sandler',
             'Adele Givens': 'Adele_Givens'}

def scrape(name):
    data = requests.get("https://en.wikipedia.org/wiki/" + all_wikis[name]).text
    soup = BeautifulSoup(data, "html.parser")
    bio = {}

    try:
        bio['birthday'] = soup.find('span', attrs={'class': 'bday'}).text
    except:
        bio['birthday'] = 'Birthday Unknown'

    try:
        bio['home_town'] = soup.find('div', attrs={'class': 'birthplace'}).text
    except:
        bio['home_town'] = 'Birthplace Unknown'

    try:
        bio['passed_away'] = (soup.find('span', attrs={'style': "display:none"}).text
                                                                        .replace("(", "")
                                                                        .replace(")", ""))
        bio['living_status'] = 'Deceased'
    except:
        bio['living_status'] = 'Alive'

    bio['summary'] = "No Summary"
    return name, bio


if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(cpu_count())
    bios = dict(pool.map(func=scrape, iterable=all_wikis))
    pool.close()
    pool.join()
    print(bios)

使用BeautifulSoup进行多处理以改善Wikipedia抓取

1 个答案: