单线程多任务协程vip电影爬取 ​ --仅供学习使用勿作商用如有违规后果自负!!! 这几天一直在使用python爬取电影,主要目的也是为了巩固前段时间强化学习的网络爬虫,也算是一个不错的检验吧,面对众多的反爬机制,爬虫真的是一件不容易的事,但我们本着"没有爬不下来的东西,只有懒惰的程序员"的坊间箴言,在遵守有关法律法规的前提下,与反爬机制作斗争,也是一个提升自我的过程.下面言归正传,今天我们学习一下使用单线程多任务协程方式来爬取普通电影和vip电影 一.明确几个概念 关于网络抓包: e…

from urllib import request import gevent,time from gevent import monkey#该模块让当前程序所有io操作单独标记,进行异步操作. monkey.patch_all()#对当前程序的io操作打上补丁.没有该monkey方法,异步IO无效. def f(url): print('GET:%s'%url) resp = request.urlopen(url)#获取网页 data = resp.read()#读取网页 print('%…

还是以猫眼电影为例,这次用pyquery库进行爬取 1.简单demo,看看如何使用pyquery提取信息,并将提取到的数据进行组合 # coding: utf-8 # author: hmk import requests from pyquery import PyQuery as pq url = 'http://maoyan.com/board/4' header = {"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,applica…

上一篇通过requests+正则爬取了猫眼电影榜单,这次通过requests+beautifulsoup再爬取一次(其实这个网站更适合使用beautifulsoup库爬取) 1.先分析网页源码 可以看出每部电影信息都包含在一堆<dd>...</dd>标签中,所以第一步可以通过beautifulsoup库解析出所有<dd>标签对,然后再从<dd>标签对中依次解析排名所在的<i>标签,电影名所在的<p>标签,上映时间所在的<p>…

前面讲了如何通过pymysql操作数据库,这次写一个爬虫来提取信息,并将数据存储到mysql数据库 1.爬取目标 爬取猫眼电影TOP100榜单 要提取的信息包括:电影排名.电影名称.上映时间.分数 2.分析网页HTML源码 可以看到每部电影信息都被包裹在一对<dd>...</dd>标签中,所以我们只需提取出一个标签对中的上述信息即可.使用正则表达式提取 3. 完整过程 这个例子有2个关键点:正则编写和数据处理(写进mysql数据库) (1) 正则表达式的编写### pattern…

使用yield完成多任务 import time def test1(): while True: print("--1--") time.sleep(0.5) yield None def test2(): while True: print("--2--") time.sleep(0.5) yield None if __name__ == "__main__": t1 = test1() t2 = test2() while True: n…

    基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 requests parsel csv 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 爬虫基本思路 一.明确需求 爬取豆瓣Top250排行电影信息 电影名字 导演.主演 年份.国家.类型 评分.评价人数 电影简介 二.发送请求 Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests. 请求url地址,使用get请求,添加headers请求头,模拟浏览器请求…

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 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 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…

1.测试学习 (2)单线程: from time import sleep import time def request(url): print('正在请求:',url) sleep() print('下载成功:', url) urls = ['www.baidu.com','www.sogou.com','www.goubanjia.com'] start = time.time() for url in urls: request(url) print(time.time()-start)…

协程是并发,单线程,一次执行一个 来回切换 代码: import time def task_1(): while True: print("-----1-----") time.sleep(0.1) yield def task_2(): while True: print("----2-----") time.sleep(0.1) yield def main(): t1 = task_1() t2 = task_2() # 先让t1运行一会,当t1中遇到yie…

WebMagic学习 遇到的问题 Log4j错误 解决:在src目录下添加配置文件 log4j.properties log4j.rootLogger=INFO, stdout, file log4j.logger.org.quartz=WARN, stdout log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log…

一.协程 协程,又称微线程,纤程.英文名Coroutine. 协程不是进程,也不是线程,它就是一个函数,一个特殊的函数——可以在某个地方挂起,并且可以重新在挂起处继续运行.所以说,协程与进程.线程相比,不是一个维度的概念. 一个进程可以包含多个线程,一个线程也可以包含多个协程,也就是说,一个线程内可以有多个那样的特殊函数在运行.但是有一点,必须明确,一个线程内的多个协程的运行是串行的.如果有多核CPU的话,多个进程或一个进程内的多个线程是可以并行运行的,但是一个线程内的多个协程却绝对串行的,无论…

多任务异步协程asyncio 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…

# -*- coding: utf-8 -*- """ 豆瓣最新上映电影爬取 # ul = etree.tostring(ul, encoding="utf-8").decode("utf-8") """ import requests from lxml import etree #1.抓取目标网站页面 def getHtml(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozill…

今天说说协程 一.引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 协程本质上就是一个线程,以前线程任务的切换是由操作系统控制的,遇到I/O自动切换,现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销(开关线程,创建寄存…

1.   前提 之前我们学习了线程.进程的概念,了解了在操作系统中进程是资源分配的最小单位,线程是CPU调度的最小单位.按道理来说我们已经算是把cpu的利用率提高很多了.但是我们知道无论是创建多进程还是创建多线程来解决问题,都要消耗一定的时间来创建进程.创建线程.以及管理他们之间的切换. 随着我们对于效率的追求不断提高,基于单线程来实现并发又成为一个新的课题,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发.这样就可以节省创建线进程所消耗的时间. 为此我们需要先回顾下并发的本质:切…

2. 基本了解 在了解异步协程之前,我们首先得了解一些基础概念,如阻塞和非阻塞.同步和异步.多进程和协程. 2.1 阻塞 阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态.程序在等待某个操作完成期间,自身无法继续干别的事情,则称该程序在该操作上是阻塞的. 常见的阻塞形式有:网络 I/O 阻塞.磁盘 I/O 阻塞.用户输入阻塞等.阻塞是无处不在的,包括 CPU 切换上下文时,所有的进程都无法真正干事情,它们也会被阻塞.如果是多核 CPU 则正在执行上下文切换操作的核不可被利用. 2.2 非阻塞 程序…

协程 一. 协程的引入 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个优先级更高的程序替代了它 协程本质上就是一个线程,以前线程任务的切换是由操作系统控制的,遇到I/O自动切换,现在我们用协程的目的就是较少操作系统切换的开销(开关线程,创建寄存…

一.背景 之前爬虫使用的是requests+多线程/多进程,后来随着前几天的深入了解,才发现,对于爬虫来说,真正的瓶颈并不是CPU的处理速度,而是对于网页抓取时候的往返时间,因为如果采用requests+多线程/多进程,他本身是阻塞式的编程,所以时间都花费在了等待网页结果的返回和对爬取到的数据的写入上面.而如果采用非阻塞编程,那么就没有这个困扰.这边首先要理解一下阻塞和非阻塞的区别. (1)阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起(线程进入非可执行状态,在这个状态下,CPU不会给线程分配时…

1.什么是代理?代理和爬虫之间的关联是什么? 2.在requests的get和post方法常用的参数有哪些?分别有什么作用?(四个参数) - url headers parmas/data proxies 3.在爬虫中如何处理cookie相关的操作?(两种方式) - 手动 - 自动 4.什么是动态请求参数?通常情况下如何捕获动态请求参数呢? - 每次请求都会发生变化的请求参数 - 通常情况下会被隐藏在前台页面 5.代理中的匿名度都有哪些?分别表示什么意思 6.什么是代理的类型?不同类型代理的区别…

1.概念 [关注公众号"轻松学编程"了解更多. 回复"协程"获取本文源代码.] 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. 图1. 操作系统 1.1 进程 进程:是CPU对程序的一次执行过程.一次执行任务.各个进程有自己的内存空间.数据栈等.操作系统分配内存的基本单位(打开.执行.保存-) 1.2 线程 线程:是进程中执行运算的最小单位,是进程中的一个实体.(打开.执行.保存-) 一个程序至少有一…

1. 前言 在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞.比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的. 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效.如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升. 注:本文协程使用 async/await 来实现,需要 Python 3.5 及以上版本. 2.…

python之协程 阅读目录 一 引子 二 协程介绍 三 Greenlet 四 Gevent介绍 五 Gevent之同步与异步 六 Gevent之应用举例一 七 Gevent之应用举例二 一 引子 本节的主题是基于单线程来实现并发,即只用一个主线程(很明显可利用的cpu只有一个)情况下实现并发,为此我们需要先回顾下并发的本质:切换+保存状态 cpu正在运行一个任务,会在两种情况下切走去执行其他的任务(切换由操作系统强制控制),一种情况是该任务发生了阻塞,另外一种情况是该任务计算的时间过长或有一个…

前面讲了为什么python里推荐用多进程而不是多线程,但是多进程也有其自己的限制:相比线程更加笨重.切换耗时更长,并且在python的多进程下,进程数量不推荐超过CPU核心数(一个进程只有一个GIL,所以一个进程只能跑满一个CPU),因为一个进程占用一个CPU时能充分利用机器的性能,但是进程多了就会出现频繁的进程切换,反而得不偿失. 不过特殊情况(特指IO密集型任务)下,多线程是比多进程好用的. 举个例子:给你200W条url,需要你把每个url对应的页面抓取保存起来,这种时候,单单使用多进程,…

目录 1. 线程队列 1.1 先进先出(FIFO) 1.2 后进先出(LIFO)堆栈 1.3 优先级队列 2. 事件event 3. 协程 4. Greenlet 模块 5. Gevent模块 1. 线程队列 1.1 先进先出(FIFO) import queue q = queue.Queue(3) q.put('a') q.put('b') q.put('c') print(q.qsize()) # 队列大小 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get…

写在前面 世界是复杂的,每一种思想都是为了解决某些现实问题而简化成的模型,想解决就得先面对,面对就需要选择角度,角度决定了模型的质量, 喜欢此UP主汤质看本质的哲学科普,其中简洁又不失细节的介绍了人类解决问题的思路,以及由概念搭建的思维模型对人类解决问题的重要性与限制.也认识到学习的本质就是: 认识获取(了解概念) -> 知识学习(建立模型) -> 技能训练(实践) 阅读也好, 学习也好, 妨碍我们「理解」的障碍主要有两个: 高度抽象的概念 「模型」无法关联现象 也就是说 概念明确 + 关系明…

day38 线程queue 多线程抢占资源 只能让其串行--用到互斥锁 线程queue 队列--先进先出(FIFO) import queue q = queue.Queue(3) q.put(1) q.put(2) q.put(3) # q.put(4) # 阻塞等其他进程或者线程来拿 print(q.get()) print(q.get()) print(q.get()) # print(q.get(block=False)) # 没有值就直接报错 # q.get(timeout=2) #…

aiohttp中文文档 1. 前言 在执行一些 IO 密集型任务的时候,程序常常会因为等待 IO 而阻塞.比如在网络爬虫中,如果我们使用 requests 库来进行请求的话,如果网站响应速度过慢,程序一直在等待网站响应,最后导致其爬取效率是非常非常低的. 为了解决这类问题,本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法,此种方法对于 IO 密集型任务非常有效.如将其应用到网络爬虫中,爬取效率甚至可以成百倍地提升. 注:本文协程使用 async/await 来实现,需要 Python 3.…

相关概念: 协程:一个线程并发的处理任务 串行:一个线程执行一个任务,执行完毕之后,执行下一个任务 并行:多个CPU执行多个任务,4个CPU执行4个任务 并发:一个CPU执行多个任务,看起来像是同时执行 并发真正的核心/本质:切换并且保持状态 多线程的并发:3个线程处理10个任务,如果线程1处理的这个任务,遇到阻塞,cpu被操作系统切换到另一个线程, 应用示例:单个CPU:10个任务,让你给我并发的执行这10个任务 方式一:开启多进程并发执行,操作系统+保持状态 方式二:开启多线程并发执行,操作…

Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 目录 Python并发编程06 /阻塞.异步调用/同步调用.异步回调函数.线程queue.事件event.协程 1. 阻塞 2. 异步调用.同步调用 1. 概念 2. 异步调用 3. 同步调用 3. 异步调用+回调函数 4. 线程queue 5. 事件event 6. 协程 1. 阻塞 进程运行的三个状态:运行,就绪,阻塞 阻塞非阻塞是从执行任务的角度来看的: 阻塞:程序运行时,遇到了IO,…