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前言

文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。

作者:刘早起早起

 

很多时候我们写了一个爬虫,实现了需求后会发现了很多值得改进的地方,其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意:我们不深入介绍理论和原理,一切都在代码中。

同步

首先我们写一个简化的爬虫,对各个功能细分,有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码,其中parse_1函数可以设定循环次数,每次循环将当前循环数(从0开始)和url传入parse_2函数。

 

 

性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待

示例代码就是典型的串行逻辑,parse_1将url和循环数传递给parse_2,parse_2请求并返回状态码后parse_1继续迭代一次,重复之前步骤

 

多线程

因为CPU在执行程序时每个时间刻度上只会存在一个线程,因此多线程实际上提高了进程的使用率从而提高了CPU的使用率

实现多线程的库有很多,这里用concurrent.futures中的ThreadPoolExecutor来演示。介绍ThreadPoolExecutor库是因为它相比其他库代码更简洁

 

为了方便说明问题,下面代码中如果是新增加的部分,代码行前会加上 > 符号便于观察说明问题,实际运行需要去掉

 

 

跟同步相对的就是异步。异步就是彼此独立,在等待某事件的过程中继续做自己的事,不需要等待这一事件完成后再工作。线程就是实现异步的一个方式,也就是说多线程是异步处理异步就意味着不知道处理结果,有时候我们需要了解处理结果,就可以采用回调

 

 

Python实现多线程有一个无数人诟病的GIL(全局解释器锁),但多线程对于爬取网页这种多数属于IO密集型的任务依旧很合适。

 

多进程

 

多进程用两个方法实现:ProcessPoolExecutor和multiprocessing

1. ProcessPoolExecutor

和实现多线程的ThreadPoolExecutor类似

可以看到改动了两次类名,代码依旧很简洁,同理也可以添加回调函数

 

 

 

2. multiprocessing

直接看代码,一切都在注释中。

 

 

 

可以看到multiprocessing库的代码稍繁琐,但支持更多的拓展。多进程和多线程确实能够达到加速的目的,但如果遇到IO阻塞会出现线程或者进程的浪费,因此有一个更好的方法……

 

异步非阻塞

协程+回调配合动态协作就可以达到异步非阻塞的目的,本质只用了一个线程,所以很大程度利用了资源

实现异步非阻塞经典是利用asyncio库+yield,为了方便利用逐渐出现了更上层的封装 aiohttp,要想更好的理解异步非阻塞最好还是深入了解asyncio库。而gevent是一个非常方便实现协程的库

 

 

gevent能很大提速,也引入了新的问题:如果我们不想速度太快给服务器造成太大负担怎么办?如果是多进程多线程的建池方法,可以控制池内数量。如果用gevent想要控制速度也有一个不错的方法:建立队列。gevent中也提供了Quene类,下面代码改动较大

 

 

 

结束语

以上就是几种常用的加速方法。如果对代码测试感兴趣可以利用time模块判断运行时间。爬虫的加速是重要技能,但适当控制速度也是爬虫工作者的良好习惯,不要给服务器太大压力,拜拜~

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