快速理解多进程与多线程以及协程的使用场合和特点
首先我们来了解下python中的进程，线程以及协程！
从计算机硬件角度：
计算机的核心是CPU，承担了所有的计算任务。
一个CPU，在一个时间切片里只能运行一个程序。
从操作系统的角度：
进程和线程，都是一种CPU的执行单元。
进程：表示一个程序的上下文执行活动（打开、执行、保存...）
线程：进程执行程序时候的最小调度单位（执行a，执行b...)
一个程序至少有一个进程，一个进程至少有一个线程。
并行 和 并发：
并行：多个CPU核心，不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。
cpu1 -------------
cpu2 -------------
cpu3 -------------
cpu4 -------------
并发：单个CPU核心，在一个时间切片里一次只能运行一个程序，如果需要运行多个程序，则串行执行。
cpu1 ---- ----
cpu1 ---- ----
多进程/多线程：
表示可以同时执行多个任务，进程和线程的调度是由操作系统自动完成。
进程：每个进程都有自己独立的内存空间，不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递，导致通讯效率低，切换开销大。
线程：一个进程可以有多个线程，所有线程共享进程的内存空间，通讯效率高，切换开销小。
共享意味着竞争，导致数据不安全，为了保护内存空间的数据安全，引入"互斥锁"。
一个线程在访问内存空间的时候，其他线程不允许访问，必须等待之前的线程访问结束，才能使用这个内存空间。
互斥锁：一种安全有序的让多个线程访问内存空间的机制。
Python的多线程：
GIL 全局解释器锁：线程的执行权限，在Python的进程里只有一个GIL。
一个线程需要执行任务，必须获取GIL。
好处：直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处：Python的多线程不是真正多线程，不能充分利用多核CPU的资源。
但是，在I/O阻塞的时候，解释器会释放GIL。
所以：
多进程：密集CPU任务，需要充分使用多核CPU资源（服务器，大量的并行计算）的时候，用多进程。 multiprocessing
缺陷：多个进程之间通信成本高，切换开销大。
多线程：密集I/O任务（网络I/O，磁盘I/O，数据库I/O）使用多线程合适。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷：同一个时间切片只能运行一个线程，不能做到高并行，但是可以做到高并发。
协程：又称微线程，在单线程上执行多个任务，用函数切换，开销极小。不通过操作系统调度，没有进程、线程的切换开销。genvent，monkey.patchall
多线程请求返回是无序的，那个线程有数据返回就处理那个线程，而协程返回的数据是有序的。
缺陷：单线程执行，处理密集CPU和本地磁盘IO的时候，性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.
下面以这个网站为例，采用三种方式爬取。爬取前250名的电影。。
https://movie.douban.com/top250?start=0
通过分析网页发现第2页的url start=25，第3页的url start=50,第3页的start=75。因此可以得出这个网站每一页的数局是通过递增start这个参数获取的。
一般不看第一页的数据，第一页的没有参考价值。
这次我们主要爬取，电影名字跟评分。只是使用不同方式去对比下不同点，所以数据方面就不过多提取或者保存。只是简单的将其爬取下打印出来看看。
第一：采用多进程 , multiprocessing 模块。 当然这个耗时更网络好坏有关。在全部要请求都正常的情况下耗时15s多。
Process多进程实现
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86
|
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding=utf-8 -*-
from
multiprocessing
import
Process, Queue
import
time
from
lxml
import
etree
import
requests
class
DouBanSpider(Process):
def
__init__(
self
, url, q):
# 重写写父类的__init__方法
super
(DouBanSpider,
self
).__init__()
self
.url
=
url
self
.q
=
q
self
.headers
=
{
'Host'
:
'movie.douban.com'
,
'Referer'
:
'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter='
,
'User-Agent'
:
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36'
,
}
def
run(
self
):
self
.parse_page()
def
send_request(
self
,url):
'''
用来发送请求的方法
:return: 返回网页源码
'''
# 请求出错时，重复请求３次,
i
=
0
while
i <
=
3
:
try
:
print
u
"[INFO]请求url:"
+
url
return
requests.get(url
=
url,headers
=
self
.headers).content
except
Exception as e:
print
u
'[INFO] %s%s'
%
(e,url)
i
+
=
1
def
parse_page(
self
):
'''
解析网站源码，并采用ｘｐａｔｈ提取 电影名称和平分放到队列中
:return:
'''
response
=
self
.send_request(
self
.url)
html
=
etree.HTML(response)
# 获取到一页的电影数据
node_list
=
html.xpath(
"//div[@class='info']"
)
for
move
in
node_list:
# 电影名称
title
=
move.xpath(
'.//a/span/text()'
)[
0
]
# 评分
score
=
move.xpath(
'.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()'
)[
0
]
# 将每一部电影的名称跟评分加入到队列
self
.q.put(score
+
"\t"
+
title)
def
main():
# 创建一个队列用来保存进程获取到的数据
q
=
Queue()
base_url
=
'https://movie.douban.com/top250?start='
# 构造所有ｕｒｌ
url_list
=
[base_url
+
str
(num)
for
num
in
range
(
0
,
225
+
1
,
25
)]
# 保存进程
Process_list
=
[]
# 创建并启动进程
for
url
in
url_list:
p
=
DouBanSpider(url,q)
p.start()
Process_list.append(p)
# 让主进程等待子进程执行完成
for
i
in
Process_list:
i.join()
while
not
q.empty():
print
q.get()
if
__name__
=
=
"__main__"
:
start
=
time.time()
main()
print
'[info]耗时：%s'
%
(time.time()
-
start)
|
采用多线程时，耗时10.4s
thread
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|
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding=utf-8 -*-
from
threading
import
Thread
from
Queue
import
Queue
import
time
from
lxml
import
etree
import
requests
class
DouBanSpider(Thread):
def
__init__(
self
, url, q):
# 重写写父类的__init__方法
super
(DouBanSpider,
self
).__init__()
self
.url
=
url
self
.q
=
q
self
.headers
=
{
'Cookie'
:
'll="118282"; bid=ctyiEarSLfw; ps=y; __yadk_uid=0Sr85yZ9d4bEeLKhv4w3695OFOPoedzC; dbcl2="155150959:OEu4dds1G1o"; as="https://sec.douban.com/b?r=https%3A%2F%2Fbook.douban.com%2F"; ck=fTrQ; _pk_id.100001.4cf6=c86baf05e448fb8d.1506160776.3.1507290432.1507283501.; _pk_ses.100001.4cf6=*; __utma=30149280.1633528206.1506160772.1507283346.1507290433.3; __utmb=30149280.0.10.1507290433; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1506160772.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); __utma=223695111.1475767059.1506160772.1507283346.1507290433.3; __utmb=223695111.0.10.1507290433; __utmc=223695111; __utmz=223695111.1506160772.1.1.utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none); push_noty_num=0; push_doumail_num=0'
,
'Host'
:
'movie.douban.com'
,
'Referer'
:
'https://movie.douban.com/top250?start=225&filter='
,
'User-Agent'
:
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36'
,
}
def
run(
self
):
self
.parse_page()
def
send_request(
self
,url):
'''
用来发送请求的方法
:return: 返回网页源码
'''
# 请求出错时，重复请求３次,
i
=
0
while
i <
=
3
:
try
:
print
u
"[INFO]请求url:"
+
url
html
=
requests.get(url
=
url,headers
=
self
.headers).content
except
Exception as e:
print
u
'[INFO] %s%s'
%
(e,url)
i
+
=
1
else
:
return
html
def
parse_page(
self
):
'''
解析网站源码，并采用ｘｐａｔｈ提取 电影名称和平分放到队列中
:return:
'''
response
=
self
.send_request(
self
.url)
html
=
etree.HTML(response)
# 获取到一页的电影数据
node_list
=
html.xpath(
"//div[@class='info']"
)
for
move
in
node_list:
# 电影名称
title
=
move.xpath(
'.//a/span/text()'
)[
0
]
# 评分
score
=
move.xpath(
'.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()'
)[
0
]
# 将每一部电影的名称跟评分加入到队列
self
.q.put(score
+
"\t"
+
title)
def
main():
# 创建一个队列用来保存进程获取到的数据
q
=
Queue()
base_url
=
'https://movie.douban.com/top250?start='
# 构造所有ｕｒｌ
url_list
=
[base_url
+
str
(num)
for
num
in
range
(
0
,
225
+
1
,
25
)]
# 保存线程
Thread_list
=
[]
# 创建并启动线程
for
url
in
url_list:
p
=
DouBanSpider(url,q)
p.start()
Thread_list.append(p)
# 让主线程等待子线程执行完成
for
i
in
Thread_list:
i.join()
while
not
q.empty():
print
q.get()
if
__name__
=
=
"__main__"
:
start
=
time.time()
main()
print
'[info]耗时：%s'
%
(time.time()
-
start)
|
采用协程爬取，耗时15S，
gevent
用了多进程，多线程，协程，实现的代码都一样，没有测试出明显的那个好！都不分上下，可能跟网络，或者服务器配置有关。
但理论上来说线程，协程在I/O密集的操作性能是要高于进程的。