用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

今天比较忙，水一下

下面的代码来源于这个视频里面提到的，github 的链接为： github.com/mikeckenned…

第一个代码如下，就是一个普通的 for 循环爬虫。原文地址。

import requests
import bs4
from colorama import Fore


def main():
    get_title_range()
    print("Done.")


def get_html(episode_number: int) -> str:
    print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True)

    url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}'
    resp = requests.get(url)
    resp.raise_for_status()

    return resp.text


def get_title(html: str, episode_number: int) -> str:
    print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True)
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    header = soup.select_one('h1')
    if not header:
        return "MISSING"

    return header.text.strip()


def get_title_range():
    # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;)
    for n in range(185, 200):
        html = get_html(n)
        title = get_title(html, n)
        print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    main()
复制代码

这段代码跑完花了37s，然后我们用 pycharm 的 profiler 工具来具体看看哪些地方比较耗时间。

点击 Profile (文件名称)

之后获取到得到一个详细的函数调用关系、耗时图：

可以看到 get_html 这个方法占了96.7%的时间。这个程序的 IO 耗时达到了97%，获取 html 的时候，这段时间内程序就在那死等着。如果我们能够让他不要在那儿傻傻地等待 IO 完成，而是开始干些其他有意义的事，就能节省大量的时间。

稍微做一个计算，试用 asyncio 异步抓取，能将时间降低多少？

get_html 这个方法耗时 36.8s ，一共调用了 15 次，说明实际上获取一个链接的 html 的时间为 36.8s / 15 = 2.4s 。**要是全异步的话，获取15个链接的时间还是2.4s。**然后加上 get_title 这个函数的耗时 0.6s ，所以我们估算，改进后的程序将可以用 3s 左右的时间完成，也就是性能能够提升13倍。

再看下改进后的代码。

import asyncio
from asyncio import AbstractEventLoop

import aiohttp
import requests
import bs4
from colorama import Fore


def main():
    # Create loop
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(get_title_range(loop))
    print("Done.")


async def get_html(episode_number: int) -> str:
    print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True)

    # Make this async with aiohttp's ClientSession
    url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}'
    # resp = await requests.get(url)
    # resp.raise_for_status()

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            resp.raise_for_status()

            html = await resp.text()
            return html


def get_title(html: str, episode_number: int) -> str:
    print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True)
    soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    header = soup.select_one('h1')
    if not header:
        return "MISSING"

    return header.text.strip()


async def get_title_range(loop: AbstractEventLoop):
    # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;)
    tasks = []
    for n in range(190, 200):
        tasks.append((loop.create_task(get_html(n)), n))

    for task, n in tasks:
        html = await task
        title = get_title(html, n)
        print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)


if __name__ == '__main__':
    main()
复制代码

同样的步骤生成profile 图：

可见现在耗时为大约3.8s，基本符合我们的预期了。

用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

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