最近的部门RPA项目中，小爬为了提升爬虫性能，使用了Python中的多进程(multiprocessing)技术，里面需要用到进程锁Lock，用到进程池Pool，同时利用map方法一次构造多个process。Multiprocessing的使用确实能显著提升爬虫速度，不过程序交由用户使用时，缺乏一个好的GUI窗口来显示爬虫进度。之前的文章中使用了Chrome浏览器来渲染js脚本生成了进度条。但是鉴于Chrome在运行时十分吃内存资源，用Chrome只是生成一个进度条难免有些“大材小用”，所以，小爬决定使用Tkinter库来制作进度条，进而摆脱对chrome浏览器的依赖。

要制作进度条，就得有计数器存储爬虫的总数，当前的爬取数甚至是当前的耗费时间等作为存储变量。考虑到各个进程之间无法直接通信，这个当前量和总量如何得到，就只能借助multiprocessing中的Queue类了。根据官方文档，multiprocessing中的Queue 类几乎完美克隆了Queue.Queue中的功能，但是它是专为多进程间的通信单独设计的。

透过一个简单的例子看下Queue是如何运用的：

from multiprocessing importProcess, Queuedeff(q):

q.put([42, None, ‘hello‘])if __name__ == ‘__main__‘:

q=Queue()

p= Process(target=f, args=(q,))

p.start()print q.get() #prints "[42, None, ‘hello‘]"

p.join()

从上面的例子可以看到，此处的Queue示例出的q对象非常灵活，使用Ipython的代码提示功能可以轻松知道q对象含以下方法，供用户调用：

比如：

1、它主要是通过q.put()来入列，该方法支持存入单个变量，也支持通过列表一次入列多个不同类型的元素，异常灵活多变。

2、q.qsize()可以得到当前队列的元素总数。

3、q.empty()可以判断当前队列中是否还有值，返回一个布尔型的结果。如：

In [36]: q.empty()

Out[36]: True

4、通过q.get()方法来出队列。

这样我们就可以灵活使用队列来在各进程间通信和制作进度条了。

我们在爬虫中，往往会遇到一个这样的情况，目录页和详情页的信息需要结合到一个item中存储起来，它就可以巧妙借助Queue来实现。

上面的例子中，我一次存入了url,bpmDefName,dataId,afFormNumber 等多个字段信息。

后面我们再从queue中取出一个结果，则该结果是包含 url,bpmDefName,dataId,afFormNumber 多个信息的元组。进而得到元组的每个元素与详情页的相关字段拼接到一起，形成一行信息。代码示例如下：

最后通过Q.qsize()方法判断队列中的元素是否已完全取出，来实时计算爬虫进度和决定后续动作，非常方便！

有了multiprocessing模块的Queue类和它提供的诸多方法，制作进度条和关联多个item信息，便不再是难题！