神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

单线程+多任务异步协程

  • 协程

在函数(特殊函数)定义的时候,使用async修饰,函数调用后,内部语句不会立即执行,而是会返回一个协程对象

  • 任务对象

任务对象=高级的协程对象(进一步封装)=特殊的函数
任务对象必须要注册到时间循环对象中
给任务对象绑定回调:爬虫的数据解析中

  • 事件循环

当做是一个装载任务对象的容器
当启动事件循环对象的时候,存储在内的任务对象会异步执行

  • 特殊函数内部不能写不支持异步请求的模块,如time,requests...否则虽然不报错但实现不了异步

time.sleep -- asyncio.sleep
requests -- aiohttp

import asyncio
import time

start_time = time.time()
async def get_request(url):
  await asyncio.sleep(2)
  print(url,'下载完成!')

urls = [
  'www.1.com',
  'www.2.com',
]

task_lst = [] # 任务对象列表
for url in urls:
  c = get_request(url) # 协程对象
  task = asyncio.ensure_future(c) # 任务对象
  # task.add_done_callback(...)  # 绑定回调
  task_lst.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop() # 事件循环对象
loop.run_until_complete(asyncio.wait(task_lst)) # 注册,手动挂起

线程池+requests模块

# 线程池
import time
from multiprocessing.dummy import Pool

start_time = time.time()
url_list = [
  'www.1.com',
  'www.2.com',
  'www.3.com',
]
def get_request(url):
  print('正在下载...',url)
  time.sleep(2)
  print('下载完成!',url)

pool = Pool(3)
pool.map(get_request,url_list)
print('总耗时:',time.time()-start_time)

两个方法提升爬虫效率

起一个flask服务端

from flask import Flask
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/bobo')
def index_bobo():
  time.sleep(2)
  return 'hello bobo!'

@app.route('/jay')
def index_jay():
  time.sleep(2)
  return 'hello jay!'

@app.route('/tom')
def index_tom():
  time.sleep(2)
  return 'hello tom!'

if __name__ == '__main__':
  app.run(threaded=True)

aiohttp模块+单线程多任务异步协程

import asyncio
import aiohttp
import requests
import time

start = time.time()
async def get_page(url):
  # page_text = requests.get(url=url).text
  # print(page_text)
  # return page_text
  async with aiohttp.ClientSession() as s: #生成一个session对象
    async with await s.get(url=url) as response:
      page_text = await response.text()
      print(page_text)
  return page_text

urls = [
  'http://127.0.0.1:5000/bobo',
  'http://127.0.0.1:5000/jay',
  'http://127.0.0.1:5000/tom',
]
tasks = []
for url in urls:
  c = get_page(url)
  task = asyncio.ensure_future(c)
  tasks.append(task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()
print(end-start)

# 异步执行!
# hello tom!
# hello bobo!
# hello jay!
# 2.0311079025268555
'''
aiohttp模块实现单线程+多任务异步协程
并用xpath解析数据
'''
import aiohttp
import asyncio
from lxml import etree
import time

start = time.time()
# 特殊函数:请求的发送和数据的捕获
# 注意async with await关键字
async def get_request(url):
  async with aiohttp.ClientSession() as s:
    async with await s.get(url=url) as response:
      page_text = await response.text()
      return page_text    # 返回页面源码

# 回调函数,解析数据
def parse(task):
  page_text = task.result()
  tree = etree.HTML(page_text)
  msg = tree.xpath('/html/body/ul//text()')
  print(msg)

urls = [
  'http://127.0.0.1:5000/bobo',
  'http://127.0.0.1:5000/jay',
  'http://127.0.0.1:5000/tom',
]
tasks = []
for url in urls:
  c = get_request(url)
  task = asyncio.ensure_future(c)
  task.add_done_callback(parse) #绑定回调函数!
  tasks.append(task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()
print(end-start)

requests模块+线程池

import time
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool

start = time.time()
urls = [
  'http://127.0.0.1:5000/bobo',
  'http://127.0.0.1:5000/jay',
  'http://127.0.0.1:5000/tom',
]
def get_request(url):
  page_text = requests.get(url=url).text
  print(page_text)
  return page_text

pool = Pool(3)
pool.map(get_request, urls)
end = time.time()
print('总耗时:', end-start)

# 实现异步请求
# hello jay!
# hello bobo!
# hello tom!
# 总耗时: 2.0467123985290527

小结

  • 爬虫的加速目前掌握了两种方法:

aiohttp模块+单线程多任务异步协程
requests模块+线程池

  • 爬虫接触的模块有三个:

requests
urllib
aiohttp

  • 接触了一下flask开启服务器

以上就是python如何提升爬虫效率的详细内容,更多关于python提升爬虫效率的资料请关注其它相关文章!

标签:
python,爬虫,python,提升爬虫效率

神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com
神剑山庄资源网 免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
神剑山庄资源网 Design By www.hcban.com

评论“python如何提升爬虫效率”

暂无python如何提升爬虫效率的评论...

《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。