Python異步爬蟲實現(xiàn)原理與知識總結
一、背景
默認情況下,用get請求時,會出現(xiàn)阻塞,需要很多時間來等待,對于有很多請求url時,速度就很慢。因為需要一個url請求的完成,才能讓下一個url繼續(xù)訪問。一種很自然的想法就是用異步機制來提高爬蟲速度。通過構建線程池或者進程池完成異步爬蟲,即使用多線程或者多進程來處理多個請求(在別的進程或者線程阻塞時)。
import time #串形 def getPage(url): print("開始爬取網站",url) time.sleep(2)#阻塞 print("爬取完成?。?!",url) urls = ['url1','url2','url3','url4','url5'] beginTime = time.time()#開始計時 for url in urls: getPage(url) endTime= time.time()#結束計時 print("完成時間%d"%(endTime - beginTime))
下面通過模擬爬取網站來完成對多線程,多進程,協(xié)程的理解。
二、多線程實現(xiàn)
import time #使用線程池對象 from multiprocessing.dummy import Pool def getPage(url): print("開始爬取網站",url) time.sleep(2)#阻塞 print("爬取完成?。?!",url) urls = ['url1','url2','url3','url4','url5'] beginTime = time.time()#開始計時 #準備開啟5個線程,并示例化對象 pool = Pool(5) pool.map(getPage, urls)#urls是可迭代對象,里面每個參數(shù)都會給getPage方法處理 endTime= time.time()#結束計時 print("完成時間%d"%(endTime - beginTime))
完成時間只需要2s!!!!!!!!
線程池使用原則:適合處理耗時并且阻塞的操作
三、協(xié)程實現(xiàn)
單線程+異步協(xié)程?。。。。。。。。。娏彝扑],目前流行的方式。
相關概念:
#%% import time #使用協(xié)程 import asyncio async def getPage(url): #定義了一個協(xié)程對象,python中函數(shù)也是對象 print("開始爬取網站",url) time.sleep(2)#阻塞 print("爬取完成!??!",url) #async修飾的函數(shù)返回的對象 c = getPage(11) #創(chuàng)建事件對象 loop_event = asyncio.get_event_loop() #注冊并啟動looP loop_event.run_until_complete(c) #task對象使用,封裝協(xié)程對象c ''' loop_event = asyncio.get_event_loop() task = loop_event.create_task(c) loop_event.run_until_complete(task) ''' #Future對象使用,封裝協(xié)程對象c 用法和task差不多 ''' loop_event = asyncio.get_event_loop() task = asyncio.ensure_future(c) loop_event.run_until_complete(task) ''' #綁定回調使用 async def getPage2(url): #定義了一個協(xié)程對象,python中函數(shù)也是對象 print("開始爬取網站",url) time.sleep(2)#阻塞 print("爬取完成?。?!",url) return url #async修飾的函數(shù)返回的對象 c2 = getPage2(2) def callback_func(task): print(task.result()) #task.result()返回任務對象中封裝的協(xié)程對象對應函數(shù)的返回值 #綁定回調 loop_event = asyncio.get_event_loop() task = asyncio.ensure_future(c2) task.add_done_callback(callback_func) #真正綁定, loop_event.run_until_complete(task)
輸出:
四、多任務協(xié)程實現(xiàn)
import time #使用多任務協(xié)程 import asyncio urls = ['url1','url2','url3','url4','url5'] async def getPage(url): #定義了一個協(xié)程對象,python中函數(shù)也是對象 print("開始爬取網站",url) #在異步協(xié)程中如果出現(xiàn)同步模塊相關的代碼,那么無法實現(xiàn)異步 #time.sleep(2)#阻塞 await asyncio.sleep(2)#遇到阻塞操作必須手動掛起 print("爬取完成?。?!",url) return url beginTime = time.time() #任務列表,有多個任務 tasks = [] for url in urls: c = getPage(url) task = asyncio.ensure_future(c)#創(chuàng)建任務對象 tasks.append(task) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))#不能直接放task,需要封裝進入asyncio,wait()方法中 endTime = time.time() print("完成時間%d"%(endTime - beginTime))
此時不能用time.sleep(2),用了還是10秒
對于真正爬取過程中,如在getPage()方法中真正爬取數(shù)據(jù)時,即requests.get(url) ,它是基于同步方式實現(xiàn)。應該使用異步網絡請求模塊aiohttp
參考下面代碼:
async def getPage(url): #定義了一個協(xié)程對象,python中函數(shù)也是對象 print("開始爬取網站",url) #在異步協(xié)程中如果出現(xiàn)同步模塊相關的代碼,那么無法實現(xiàn)異步 #requests.get(url)#阻塞 async with aiohttp.ClintSession() as session: async with await session.get(url) as response: #手動掛起 page_text = await response.text() #.text()返回字符串,read()返回二進制數(shù)據(jù),注意不是content print("爬取完成?。?!",url) return page_text
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