【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合

前言

使用Selenium 创建多个浏览器，这在自动化操作中非常常见。

而在Python中，使用 Selenium + threading 或 Selenium + ThreadPoolExecutor 都是很好的实现方法。

应用场景：

创建多个浏览器用于测试或者数据采集；
使用Selenium 控制本地安装的 chrome浏览器 去做一些操作
…

文章提供了 Selenium + threading 和 Selenium + ThreadPoolExecutor 结合的代码模板，拿来即用。

知识点📖📖

作用	链接
`threading`用于实现多线程	https://docs.python.org/zh-cn/3/library/threading.html
`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` 使用线程池来异步执行调用	https://docs.python.org/zh-cn/3/library/concurrent.futures.html

上面两个都是 Python 内置模块，无需手动安装~

导入模块

import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

多线程还是线程池？

在Selenium中，使用 多线程 或者是 线程池，差别并不大。主要都是网络I/O的操作。

在使用 ThreadPoolExecutor 的情况下，任务将被分配到不同的线程中执行，从而提高并发处理能力。与使用 threading 模块相比，使用 ThreadPoolExecutor 有以下优势:

更高的并发处理能力：线程池可以动态地调整线程数量，以适应任务的数量和处理要求，从而提高并发处理能力。
更好的性能：线程池可以根据任务的类型和大小动态地调整线程数量，从而提高性能和效率。
…

总之，使用线程池可以提高并发处理能力，更易于管理，并且可以提供更好的性能和效率。

但是选择多线程，效果也不差。

所以使用哪个都不必纠结，哪个代码量更少就选哪个自然是最好的。

多个浏览器✨

Selenium自动化中需要多个浏览器，属于是非常常见的操作了。
不管是用于自动化测试、还是爬虫数据采集，这都是个可行的方法。

这里示例的代码中，线程池的运行时候只有 多线程 的一半！！！

多线程与多浏览器🧨

这份代码的应用场景会广一些，后续复用修改一下 browser_thread 函数的逻辑就可以了。

这里模拟相对复杂的操作，在创建的浏览器中新打开一个标签页，用于访问指定的网站。
然后切换到新打开的标签页，进行截图。

代码释义：

定义一个名为 start_browser 的函数，用于创建 webdriver.Chrome 对象。
定义一个名为 browser_thread 的函数，接受一个 webdriver.Chrome 对象和一个整数作为参数，用于打开指定网页并截图。切换到最后一个窗口，然后截图。
main函数创建了5个浏览器，5个线程，执行上面的操作，然后等待所有线程执行完毕。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Name:         multi_thread.py
# Author:       小菜
# Date:         2023/6/1 20:00
# Description:


import threading
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService

from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager


def start_browser():
    service = ChromeService(ChromeDriverManager().install())
    driver = webdriver.Chrome(service=service)
    return driver


def browser_thread(driver: webdriver.Chrome, idx: int):
    url_list = ['https://www.csdn.net/', 'https://www.baidu.com',
                'https://music.163.com/', 'https://y.qq.com/', 'https://cn.vuejs.org/']

    try:
        driver.execute_script(f"window.open('{url_list[idx]}')")
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])
        driver.save_screenshot(f'{idx}.png')
        return True
    except Exception:
        return False


def main():
    for idx in range(5):
        driver = start_browser()
        threading.Thread(target=browser_thread, args=(driver, idx)).start()

    # 等待所有线程执行完毕
    for thread in threading.enumerate():
        if thread is not threading.current_thread():
            thread.join()


if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果

运行时长在9.28秒（速度与网络环境有很大关系，木桶效应，取决于最后运行完成的浏览器
看到程序运行完成后，多出了5张截图。

【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合

线程池与多浏览器🎍

这份代码与 多线程与多浏览器 的操作基本一致。速度上却比多线程节省了一半。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Name:         demo2.py
# Author:       小菜
# Date:         2023/6/1 20:00
# Description:


from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

MAX_WORKERS = 5
service = ChromeService(ChromeDriverManager().install())


def start_browser():
    driver = webdriver.Chrome(service=service)
    return driver


def browser_task(driver: webdriver.Chrome, idx: int):
    url_list = ['https://www.csdn.net/', 'https://www.baidu.com',
                'https://music.163.com/', 'https://y.qq.com/', 'https://cn.vuejs.org/']

    try:
        driver.execute_script(f"window.open('{url_list[idx]}')")
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[-1])
        driver.save_screenshot(f'{idx}.png')
        return True
    except Exception:
        return False


def main():
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS)
    ths = list()
    for idx in range(5):
        driver = start_browser()
        th = executor.submit(browser_task, driver, idx=idx)
        ths.append(th)

    # 获取结果
    for future in as_completed(ths):
        print(future.result())


if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果

运行时长在4.5秒（运行效果图不是很匹配，但确实是比多线程快很多。
看到程序运行完成后，多出了5张截图。

多个标签页

这个的应用场景有点意思。

这里的操作与上面的多个浏览器其实是差不多的。
区别在于：上面打开多个浏览器，这里打开多个标签页。

所以这个需要考量一个问题：资源争夺。与是这里用上了 threading.Lock 锁，用以保护资源线程安全。

多线程与多标签页🎃

代码释义：

与上面差不多，不解释了。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Name:         demo2.py
# Author:       小菜
# Date:         2023/6/1 20:00
# Description:

import threading
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService

from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

service = ChromeService(ChromeDriverManager().install())
lock = threading.Lock()


def start_browser():
    driver = webdriver.Chrome(service=service)
    return driver


def browser_thread(driver: webdriver.Chrome, idx: int):
    url_list = ['https://www.csdn.net/', 'https://www.baidu.com',
                'https://music.163.com/', 'https://y.qq.com/', 'https://cn.vuejs.org/']
    try:
        lock.acquire()
        driver.execute_script(f"window.open('{url_list[idx]}')")
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[idx + 1])
        driver.save_screenshot(f'{idx}.png')
        return True
    except Exception:
        return False
    finally:
        lock.release()


def main():
    driver = start_browser()
    for idx in range(5):
        threading.Thread(target=browser_thread, args=(driver, idx)).start()

    # 等待所有线程执行完毕
    for thread in threading.enumerate():
        if thread is not threading.current_thread():
            thread.join()


if __name__ == "__main__":
    main()

运行结果

【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合

线程池与多标签页👀

这里不展示运行结果了，因为效果与 多线程与多标签页 一致。

# -*- coding: utf-8 -*-
# Name:         thread_pool.py
# Author:       小菜
# Date:         2023/6/1 20:00
# Description:

import time
import threading

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

MAX_WORKERS = 5
service = ChromeService(ChromeDriverManager().install())
lock = threading.Lock()


def start_browser():
    driver = webdriver.Chrome(service=service)
    return driver


def browser_task(driver: webdriver.Chrome, idx: int):
    url_list = ['https://www.csdn.net/', 'https://www.baidu.com',
                'https://music.163.com/', 'https://y.qq.com/', 'https://cn.vuejs.org/']

    try:
        lock.acquire()
        driver.execute_script(f"window.open('{url_list[idx]}')")
        driver.switch_to.window(driver.window_handles[idx + 1])
        driver.save_screenshot(f'{idx}.png')
        return True
    except Exception:
        return False
    finally:
        lock.release()


def main():
    driver = start_browser()
    executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS)
    ths = list()
    for idx in range(5):
        th = executor.submit(browser_task, driver, idx=idx)
        ths.append(th)

    # 获取结果
    for future in as_completed(ths):
        print(future.result())


if __name__ == "__main__":
    st = time.time()
    main()
    et = time.time()
    print(et - st)

总结⚡⚡

本文章介绍了 Selenium + threading 和 Selenium + ThreadPoolExecutor 来创建多个浏览器或多个标签页的操作。

文中示例的代码比较简单，所以 线程池 比 多线程 运行的更加快。
但在实际的使用过程中，可以根据自己的喜好去选择 线程池 还是 多线程 。

后话

本次分享到此结束，

see you~🐱‍🏍🐱‍🏍文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-495221.html

到了这里，关于【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

【Selenium】提高测试&爬虫效率：Selenium与多线程的完美结合

前言

知识点📖📖

多线程还是线程池？

多个浏览器✨

多线程与多浏览器🧨

运行结果

线程池与多浏览器🎍

运行结果

多个标签页

多线程与多标签页🎃

运行结果

线程池与多标签页👀

总结⚡⚡

后话

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知识点📖📖

多线程还是线程池？

多个浏览器✨

多线程与 多 浏览器🧨

运行结果

线程池与 多 浏览器🎍

运行结果

多个标签页

多线程与 多 标签页🎃

运行结果

线程池与 多 标签页👀

总结⚡⚡

后话

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