python?協(xié)程并發(fā)數(shù)控制
前言:
本篇博客要采集的站點(diǎn):【看歷史,通天下-歷史劇網(wǎng)】
目標(biāo)數(shù)據(jù)是該站點(diǎn)下的熱門歷史事件,列表頁(yè)分頁(yè)規(guī)則如下所示:
http://www.lishiju.net/hotevents/p0 http://www.lishiju.net/hotevents/p1 http://www.lishiju.net/hotevents/p2
首先我們通過(guò)普通的多線程,對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,由于本文主要目的是學(xué)習(xí)如何控制并發(fā)數(shù),所以每頁(yè)僅輸出歷史事件的標(biāo)題內(nèi)容。
普通的多線程代碼:
import threading import time import requests from bs4 import BeautifulSoup class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, url): threading.Thread.__init__(self) self.__url = url def run(self): res = requests.get(url=self.__url) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') title_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'item-title'}) event_names = [item.a.text for item in title_tags] print(event_names) print("") if __name__ == "__main__": start_time = time.perf_counter() threads = [] for i in range(111): # 創(chuàng)建了110個(gè)線程。 threads.append(MyThread(url="http://www.lishiju.net/hotevents/p{}".format(i))) for t in threads: t.start() # 啟動(dòng)了110個(gè)線程。 for t in threads: t.join() # 等待線程結(jié)束 print("累計(jì)耗時(shí):", time.perf_counter() - start_time) # 累計(jì)耗時(shí): 1.537718624
上述代碼同時(shí)開啟所有線程,累計(jì)耗時(shí) 1.5 秒,程序采集結(jié)束。
多線程之信號(hào)量
python 信號(hào)量(Semaphore)用來(lái)控制線程并發(fā)數(shù),信號(hào)量管理一個(gè)內(nèi)置的計(jì)數(shù)器。 信號(hào)量對(duì)象每次調(diào)用其 acquire()
方法時(shí),信號(hào)量計(jì)數(shù)器執(zhí)行 -1 操作,調(diào)用 release()
方法,計(jì)數(shù)器執(zhí)行 +1 操作,當(dāng)計(jì)數(shù)器等于 0 時(shí),acquire()
方法會(huì)阻塞線程,一直等到其它線程調(diào)用 release()
后,計(jì)數(shù)器重新 +1,線程的阻塞才會(huì)解除。
使用 threading.Semaphore()
創(chuàng)建一個(gè)信號(hào)量對(duì)象。
修改上述并發(fā)代碼:
import threading import time import requests from bs4 import BeautifulSoup class MyThread(threading.Thread): def __init__(self, url): threading.Thread.__init__(self) self.__url = url def run(self): if semaphore.acquire(): # 計(jì)數(shù)器 -1 print("正在采集:", self.__url) res = requests.get(url=self.__url) soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser') title_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'item-title'}) event_names = [item.a.text for item in title_tags] print(event_names) print("") semaphore.release() # 計(jì)數(shù)器 +1 if __name__ == "__main__": semaphore = threading.Semaphore(5) # 控制每次最多執(zhí)行 5 個(gè)線程 start_time = time.perf_counter() threads = [] for i in range(111): # 創(chuàng)建了110個(gè)線程。 threads.append(MyThread(url="http://www.lishiju.net/hotevents/p{}".format(i))) for t in threads: t.start() # 啟動(dòng)了110個(gè)線程。 for t in threads: t.join() # 等待線程結(jié)束 print("累計(jì)耗時(shí):", time.perf_counter() - start_time) # 累計(jì)耗時(shí): 2.8005530640000003
當(dāng)控制并發(fā)線程數(shù)量之后,累計(jì)耗時(shí)變多。
補(bǔ)充知識(shí)點(diǎn)之 GIL:
GIL
是 python 里面的全局解釋器鎖(互斥鎖),在同一進(jìn)程,同一時(shí)間下,只能運(yùn)行一個(gè)線程,這就導(dǎo)致了同一個(gè)進(jìn)程下多個(gè)線程,只能實(shí)現(xiàn)并發(fā)而不能實(shí)現(xiàn)并行。
需要注意 python 語(yǔ)言并沒有全局解釋鎖,只是因?yàn)闅v史的原因,在 CPython
解析器中,無(wú)法移除 GIL
,所以使用 CPython
解析器,是會(huì)受到互斥鎖影響的。
還有一點(diǎn)是在編寫爬蟲程序時(shí),多線程比單線程性能是有所提升的,因?yàn)橛龅?I/O 阻塞會(huì)自動(dòng)釋放 GIL
鎖。
協(xié)程中使用信號(hào)量控制并發(fā)
下面將信號(hào)量管理并發(fā)數(shù),應(yīng)用到協(xié)程代碼中,在正式編寫前,使用協(xié)程寫法重構(gòu)上述代碼。
import time import asyncio import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup async def get_title(url): print("正在采集:", url) async with aiohttp.request('GET', url) as res: html = await res.text() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'item-title'}) event_names = [item.a.text for item in title_tags] print(event_names) async def main(): tasks = [asyncio.ensure_future(get_title("http://www.lishiju.net/hotevents/p{}".format(i))) for i in range(111)] dones, pendings = await asyncio.wait(tasks) # for task in dones: # print(len(task.result())) if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() asyncio.run(main()) print("代碼運(yùn)行時(shí)間為:", time.perf_counter() - start_time) # 代碼運(yùn)行時(shí)間為: 1.6422313430000002
代碼一次性并發(fā) 110 個(gè)協(xié)程,耗時(shí) 1.6 秒執(zhí)行完畢,接下來(lái)就對(duì)上述代碼,增加信號(hào)量管理代碼。
核心代碼是 semaphore = asyncio.Semaphore(10)
,控制事件循環(huán)中并發(fā)的協(xié)程數(shù)量。
import time import asyncio import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup async def get_title(semaphore, url): async with semaphore: print("正在采集:", url) async with aiohttp.request('GET', url) as res: html = await res.text() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'item-title'}) event_names = [item.a.text for item in title_tags] print(event_names) async def main(): semaphore = asyncio.Semaphore(10) # 控制每次最多執(zhí)行 10 個(gè)線程 tasks = [asyncio.ensure_future(get_title(semaphore, "http://www.lishiju.net/hotevents/p{}".format(i))) for i in range(111)] dones, pendings = await asyncio.wait(tasks) # for task in dones: # print(len(task.result())) if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() asyncio.run(main()) print("代碼運(yùn)行時(shí)間為:", time.perf_counter() - start_time) # 代碼運(yùn)行時(shí)間為: 2.227831242
aiohttp 中 TCPConnector 連接池
既然上述代碼已經(jīng)用到了 aiohttp
模塊,該模塊下通過(guò)限制同時(shí)連接數(shù),也可以控制線程并發(fā)數(shù)量,不過(guò)這個(gè)不是很好驗(yàn)證,所以從數(shù)據(jù)上進(jìn)行驗(yàn)證,先設(shè)置控制并發(fā)數(shù)為 2,測(cè)試代碼運(yùn)行時(shí)間為 5.56
秒,然后修改并發(fā)數(shù)為 10,得到的時(shí)間為 1.4
秒,與協(xié)程信號(hào)量控制并發(fā)數(shù)得到的時(shí)間一致。所以使用 TCPConnector
連接池控制并發(fā)數(shù)也是有效的。
import time import asyncio import aiohttp from bs4 import BeautifulSoup async def get_title(session, url): async with session.get(url) as res: print("正在采集:", url) html = await res.text() soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') title_tags = soup.find_all(attrs={'class': 'item-title'}) event_names = [item.a.text for item in title_tags] print(event_names) async def main(): connector = aiohttp.TCPConnector(limit=1) # 限制同時(shí)連接數(shù) async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session: tasks = [asyncio.ensure_future(get_title(session, "http://www.lishiju.net/hotevents/p{}".format(i))) for i in range(111)] await asyncio.wait(tasks) if __name__ == '__main__': start_time = time.perf_counter() asyncio.run(main()) print("代碼運(yùn)行時(shí)間為:", time.perf_counter() - start_time)
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