前言
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资料展示：
python爬虫
用python爬虫是一件非常使人愉快的事情，图片、数据、小视频一切皆可爬取，可是我们会经常发现下载图片的时候会非常慢，难以忍受。
我们都知道一个人做事必然没有十个人做事快，那一个进程速度慢，用十个进程就好了呀。所以今天要跟大家分享一个多进程爬虫的制作。（GIL的存在导致Python的多线程点有坑）
大家应该知道在多进程中，进程之间是不能相互通信的，这就有一个问题出现了！多个进程怎么知道哪些需要爬取、哪些已经被爬取了？
这就涉及到队列了，如果需要更为稳定健壮的队列，应该使用Celery这一类的专用消息传递工具，不过为了简便，这次我们使用MongoDB。
构建思路
好了！先来理一下思路：每个进程需要知道哪些URL爬取过了、哪些URL需要爬取！我们来给每个URL设置两种状态：
outstanding:等待爬取的URL
complete:爬取完成的URL
那么失败的URL的怎么办呢？我们在增加一种状态：
processing:正在进行的URL
嗯！当一个所有初始的URL状态都为outstanding；当开始爬取的时候状态改为：processing；爬取完成状态改为：complete；失败的URL重置状态为：outstanding。为了能够处理URL进程被终止的情况、我们设置一个计时参数，当超过这个值时；我们则将状态重置为outstanding。
接下来看代码部分
首先我们需要一个模块：datetime(这个模块比内置time模块要好使一点)
下面是队列的代码：
代码1
代码2
代码3
好了，队列我们做好了，下面是获取所有页面的代码。
下面就是多进程+多线程的下载代码了：
好啦！一个多进程多线的爬虫就完成了。（其实可以设置一下MongoDB，然后调整一下连接配置，在多台机器上跑哦！！嗯，就是超级简化版的分布式爬虫了，虽然很是简陋。）
大家可以参考上面代码，单独处理图片地址试试（就是多个进程直接下载图片）应该八分钟能下载100套图~
当然还有一种加速的方法叫做“异步”！因为爬虫大部分时间都是在等待response中！‘异步’则能让程序在等待response的时间去做的其他事情，当然也会复杂许多。
