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…

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…

项目所用知识点 tornado socket tcpserver 协程 异步 tornado tcpserver源码抛析 在tornado的tcpserver文件中,实现了TCPServer这个类,他是一个单线程的,非阻塞的tcp 服务. 为了与上层协议(在tornado中就是HTTPServer)交互,TCPServer提供了一个接口:handle_stream, 要求其子类必需实现该方法,该方法就是主要用来处理应用层逻辑的. 我们可以通过下面代码倒入模块查看源码 from tornado.t…

代码 import asyncio async def ex(id, n): print(id+" start") await asyncio.sleep(n/2) print(id+" 1/2") await asyncio.sleep(n/2) print(id+" 2/2") return n + 1 async def go(): c1 = ex("one", 4) c2 = ex("two", 6…

python爬虫---单线程+多任务的异步协程,selenium爬虫模块的使用 一丶单线程+多任务的异步协程 特殊函数 # 如果一个函数的定义被async修饰后,则该函数就是一个特殊的函数 async def get_request(url): print('正在请求~~', url) await asyncio.sleep(2) print('请求结束!!', url) 协程对象 # - 对象: 特殊函数被调用后,函数内部的实现语句不会被立即执行,然后该函数调用会返回一个协程对象. # - 结…

一.基本概念 进程:进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动.进程是操作系统动态执行的基本单元. 线程:一个进程中包含若干线程,当然至少有一个线程,线程可以利用进程所拥有的资源.线程是独立运行和独立调度的基本单元. 协程:协程是一种用户态的轻量级线程.协程无需线程上下文切换的开销,也无需原子操作锁定及同步的开销. 同步:不同程序单元为了完成某个任务,在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致,称这些程序单元是同步执行的. 异步:为完成某个任务,不同程序单元之间过程中无需通信协调,也…

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)…

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.…

我们都知道,现在的服务器开发对于IO调度的优先级控制权已经不再依靠系统,都希望采用协程的方式实现高效的并发任务,如js.lua等在异步协程方面都做的很强大. Python在3.4版本也加入了协程的概念,并在3.5确定了基本完善的语法和实现方式.同时3.6也对其进行了如解除了await和yield在同一个函数体限制等相关的优化. event_loop 事件循环:程序开启一个无限的循环,程序员会把一些函数注册到事件循环上.当满足事件发生的时候,调用相应的协程函数.coroutine 协程:协程对象,…

我比较笨,只看用await asyncio.sleep(x)实现的例子,看再多,也还是不会. 已经在unity3d里用过coroutine了,也知道是“你执行一下,主动让出权限:我执行一下,主动让出权限”,但还是觉得迷迷糊糊,不清不楚的. 1起因:简单的分析模型世界 序列图里箭头一指,就表示消息和责任转移关系了. 静态数据+责任封装用类图,里的 方法,就表示 责任(消息+实现): 单个类的动态过程用 状态图, event-action 就够了. 都没有异步/同步   message/callba…

在前面几个博客中我们一一对应解决了消费者消费的速度跟不上生产者,浪费我们大量的时间去等待的问题,在这里,针对业务逻辑比较耗时间的问题,我们还有除了多进程之外更优的解决方式,那就是协程和异步协程.在引入这个概念之前我们先看   看这个图:                                                                                                                                   …

一.单线程+多任务异步协程(推荐) 协程:对象.可以把协程当做是一个特殊的函数.如果一个函数的定义被async关键字所修饰.该特殊的函数被调用后函数内部的程序语句不会被立即执行,而是会返回一个协程对象. 任务对象(task):所谓的任务对象就是对协程对象的进一步封装.在任务对象中可以实现显示协程对象的运行状况. 任务对象最终是需要被注册到事件循环对象中. 绑定回调:回调函数是绑定给任务对象,只有当任务对象对应的特殊函数被执行完毕后,回调函数才会被执行 事件循环对象:无限循环的对象.也可以把其当成…

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.…

本篇介绍基于asyncio模块,实现单线程-多任务的异步协程 基本概念 协程函数 协程函数: 定义形式为 async def 的函数; aysnc 在Python3.5+版本新增了aysnc和await关键字,这两个语法糖让我们非常方便地定义和使用协程. 如果一个函数的定义被async修饰后,则该函数就是一个特殊的函数(协程函数). 1234567 # 使用 async 关键字修饰函数后,调用该函数,但不会执行函数,而是返回一个coroutine协程对象async def get_request…

前言 我们之前写的爬虫都是单个线程的?这怎么够?一旦一个地方卡到不动了,那不就永远等待下去了?为此我们可以使用多线程或者多进程来处理. 首先声明一点! 多线程和多进程是不一样的!一个是 thread 库,一个是 multiprocessing 库.而多线程 thread 在 Python 里面被称作鸡肋的存在!而没错!本节介绍的是就是这个库 thread. 不建议你用这个,不过还是介绍下了,如果想看可以看看下面,不想浪费时间直接看 multiprocessing 多进程 鸡肋点 名言: “Pyt…

综述 爬虫入门之后,我们有两条路可以走. 一个是继续深入学习,以及关于设计模式的一些知识,强化Python相关知识,自己动手造轮子,继续为自己的爬虫增加分布式,多线程等功能扩展.另一条路便是学习一些优秀的框架,先把这些框架用熟,可以确保能够应付一些基本的爬虫任务,也就是所谓的解决温饱问题,然后再深入学习它的源码等知识,进一步强化. 就个人而言,前一种方法其实就是自己动手造轮子,前人其实已经有了一些比较好的框架,可以直接拿来用,但是为了自己能够研究得更加深入和对爬虫有更全面的了解,自己动手去多做.…

原创不易,转载请联系作者 深入理解协程分为三部分进行讲解: 协程的引入 yield from实现异步协程 async/await实现异步协程 本篇为深入理解协程系列文章的第二篇. yield from yield from是Python3.3(PEP 380)引入的新语法.主要用于解决在生成器中不方便使用生成器的问题.主要有两个功能. 第一个功能:让嵌套生成器不必再通过循环迭代yield,而可以直接使用yield from. 看一段代码: titles = ['Python', 'Java',…

原创不易,转载请联系作者 深入理解协程分为三部分进行讲解: 协程的引入 yield from实现异步协程 async/await实现异步协程 本篇为深入理解协程系列文章的最后一篇. 从本篇你将了解到: async/await的使用. 如何从yield from风格的协程修改为async/await风格. 篇幅较长,请耐心阅读. async/await的引入 上篇[yield from实现异步协程]我们引入了asynico模块,结合yield from实现异步协程.但语法不够简洁,其中涉及的生成器…

审时度势 PySpider 是一个我个人认为非常方便并且功能强大的爬虫框架,支持多线程爬取.JS动态解析,提供了可操作界面.出错重试.定时爬取等等的功能,使用非常人性化. 本篇内容通过跟我做一个好玩的 PySpider 项目,来理解 PySpider 的运行流程. 招兵买马 具体的安装过程请查看本节讲述 安装 嗯,安装好了之后就与我大干一番吧. 鸿鹄之志 我之前写过的一篇文章 抓取淘宝MM照片 由于网页改版,爬取过程中需要的 URL 需要 JS 动态解析生成,所以之前用的 urllib2 不能继…

初级的爬虫我们利用urllib和urllib2库以及正则表达式就可以完成了,不过还有更加强大的工具,爬虫框架Scrapy,这安装过程也是煞费苦心哪,在此整理如下. Windows 平台: 我的系统是 Win7,首先,你要有Python,我用的是2.7.7版本,Python3相仿,只是一些源文件不同. 官网文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html,最权威哒,下面是我的亲身体验过程. 1.安装Python 安装过程我就不多说啦,我的电…

Python爬虫进阶之Scrapy框架安装配置 初级的爬虫我们利用urllib和urllib2库以及正则表达式就可以完成了,不过还有更加强大的工具,爬虫框架Scrapy,这安装过程也是煞费苦心哪,在此整理如下. Windows 平台: 我的系统是 Win7,首先,你要有Python,我用的是2.7.7版本,Python3相仿,只是一些源文件不同. 官网文档:http://doc.scrapy.org/en/latest/intro/install.html,最权威哒,下面是我的亲身体验过程. 1…

本节内容: 多进程 协程 事件驱动与Select\Poll\Epoll异步IO   1.  多进程 启动多个进程 进程中启进程 父进程与子进程 进程间通信 不同进程间内存是不共享的,要想实现两个进程间的数据交换,可以用以下方法: a)   queues #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from multiprocessing import Process, Queue import queue import threading def f…

很古老的用法了,现在大多用的aiohttp库实现,这篇记录仅仅用做个人的协程底层实现的学习. 争取用看得懂的字来描述问题. 1.什么是yield 如果还没有怎么用过的话,直接把yield看做成一种特殊的return(PS:本质 generator(生成器)) return是返回一个值然后就终断函数了,而yield返回的是一个生成器(PS:不知道的直接看作特殊列表,看下面的代码案例) # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/11/10 16:17 # @Aut…

从一个爬虫说起 Python 2 的时代使用生成器协程,Python 3.7 提供了新的基于 asyncio 和 async / await 的方法.先看一个简单的爬虫代码,爬虫的 scrawl_page 函数为休眠数秒,休眠时间取决于 url 最后的那个数字. import time def crawl_page(url): print('crawling {}'.format(url)) sleep_time = int(url.split('_')[-1]) time.sleep(slee…

协程的概念级描述(与线程对比):转自知乎 链接 线程有两个必须要处理的问题:一是碰着阻塞式I\O会导致整个进程被挂起: 二是由于缺乏时钟阻塞,进程需要自己拥有调度线程的能力. 如果一种实现使得每个线程需要自己通过调用某个方法,主动交出控制权.那么我们就称这种线程是协作式的,即是协程. 在Python中关于协程的实现方式有三种: 最初的生成器变形yield/send 引入@asyncio.coroutine和yield from 在Python3.5版本中引入async/await关键字 以下代码…

协程通过 async/await 语法进行声明,是编写异步应用的推荐方式 例如新定义一个协程(coroutine object): async def foo(): return 42 首先先来介绍下: 认识aysn和asyncio都有哪些函数方法: 创建一个future 对象: task = asyncio.create_task(foo())或者使用 task=asyncio.ensure_future(foo())那么如何判断创建的task到底是不是future 对象呢? async de…

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…

python中对线程的支持的确不够,不过据说python有足够完备的异步网络框架模块,希望日后能学习到,这里就简单的对python中的线程做个总结 threading库可用来在单独的线程中执行任意的python可调用对象.尽管此模块对线程相关操作的支持不够,但是我们还是能够用简单的线程来处理I/O操作,以减低程序响应时间. from threading import Thread import time def countdown(n): while n > 0: print('T-minus:…

目录 一.介绍 二. yield.greenlet.gevent介绍 1.yield 2.greenlet 3.gevent 一.介绍 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. 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 #1. python的线程…

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 ps:在介绍进程理论时,提及进程的三种执行状态,而线程才是执行单位,所以也可以将上图理解为线程的三种状态 一:其中第二种情况并不能提升效率,只是为了让cpu能够雨露均沾,实现看起来所有任务都被“…