python爬虫如何提高效率

开启线程池:

• 线程池
  • asyncio
    • 特殊的函数
    • 协程
    • 任务对象
      • 任务对象绑定
    • 事件循环
• from multiprocessing.dummy import Pool
• map(func,alist):
  • 可以让func回调函数处理alist中的每一个列表元素，这个处理的过程是基于异步。

In [7]:

import requests
import time
from multiprocessing.dummy import Pool
start = time.time()
pool = Pool(3)
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/index',
    'http://127.0.0.1:5000/index',
    'http://127.0.0.1:5000/index'
]
#用作与网络请求（耗时）
def req(url):
    return requests.get(url).text

page_text_list = pool.map(req,urls)
print(page_text_list)
print('总耗时：',time.time()-start)


['hello bobo!!!', 'hello bobo!!!', 'hello bobo!!!']
总耗时： 2.1126856803894043

单线程+多任务异步协程asyncio

1.asyncio初始

import asyncio
from time import sleep

#特殊的函数
async def get_request(url):
    print('正在下载:',url)
    sleep(2)
    print('下载完毕：',url)

    return 'page_text'
#回调函数的定义（普通的函数）
def parse(task):
    #参数表示的就是任务对象
    print('i am callback!!!',task.result())

#特殊函数的调用
c = get_request('www.1.com')

#创建一个任务对象
task = asyncio.ensure_future(c)
#给任务对象绑定一个回调函数
task.add_done_callback(parse)

#创建一个事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()
#将任务对象注册到该对象中并且开启该对象
loop.run_until_complete(task)#让loop执行了一个任务

解释：

- ##### 特殊函数：

  - 就是async关键字修饰的一个函数的定义
  - 特殊之处：
    - 特殊函数被调用后会返回一个协程对象
    - 特殊函数调用后内部的程序语句没有被立即执行

- ##### 协程

  - 对象，协程==特殊的函数。协程表示的就是一组特定的操作。

- ##### 任务对象

  - 高级的协程（对协程的进一步的封装）
    - 任务对象==协程==特殊的函数
      - 任务对象==特殊的函数
  - 绑定回调： 
    - task.add_done_callback(task)
      - 参数task：当前回调函数对应的任务对象
      - task.result():返回的就是任务对象对应的特殊函数的返回值

- ##### 事件循环对象

  - 创建事件循环对象
  - 将任务对象注册到该对象中并且开启该对象
  - 作用：loop可以将其内部注册的所有的任务对象进行异步执行

- ##### 挂起：

  就是交出cpu的使用权。

多任务异步爬虫：

import asyncio
import requests
import time
from bs4 import BeautifulSoup
#将被请求的url全部整合到一个列表中
urls = ['http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/tom']
start = time.time()

async def get_request(url):
    #requests模块不支持异步，中断了整个的异步效果
    page_text = requests.get(url).text
    return page_text

def parse(task):
    page_text = task.result()
    soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
    data = soup.find('div',class_="tang").text
    print(data)
tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    task.add_done_callback(parse)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print('总耗时：',time.time()-start)

• 【重点】在特殊函数内部的实现中，不可以出现不支持异步的模块代码，如果出现了，
  则会中断整个的异步效果！！！

• requests一定是不支持异步

• aiohttp是一个支持异步的网络请求模块

  • 环境安装

  • 编码流程：

    • 大致的架构:

    with aiohttp.ClientSession() as s:
       #s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port")
       with s.get(url) as response:
           #response.read()二进制（.content）
           page_text = response.text()
           return page_text

      - 补充细节
          - 在每一个with前加上async
          - 需要在每一个阻塞操作前加上await
  
  
          ```python
          async with aiohttp.ClientSession() as s:
              #s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port")
              async with await s.get(url) as response:
                  #response.read()二进制（.content）
                  page_text = await response.text()
                  return page_text

  • 代码的实现：

    import asyncio
    import aiohttp
    import time
    from bs4 import BeautifulSoup
    #将被请求的url全部整合到一个列表中
    urls = ['http://127.0.0.1:5000/bobo','http://127.0.0.1:5000/jay','http://127.0.0.1:5000/tom']
    start = time.time()
    
    async def get_request(url):
        async with aiohttp.ClientSession() as s:
            #s.get(url,headers,params,proxy="http://ip:port")
            async with await s.get(url) as response:
                #response.read()二进制（.content）
                page_text = await response.text()
                return page_text
    
    def parse(task):
        page_text = task.result()
        soup = BeautifulSoup(page_text,'lxml')
        data = soup.find('div',class_="tang").text
        print(data)
    tasks = []
    for url in urls:
        c = get_request(url)
        task = asyncio.ensure_future(c)
        task.add_done_callback(parse)
        tasks.append(task)
    
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    
    print('总耗时：',time.time()-start)