你知道吗? 在我的心里 你是多么的重要 就像 恩 请允许我来一段 freestyle 你们准备好了妹油 你看 这个碗 它又大又圆 就像 这条面 它又长又宽 你们 在这里 看文章 觉得 很开心 就像 我在这里 给你们 写文章 觉得很开心 skr~~ 不好意思 走错片场了 ok.. 接下来,就是 学习 python 的正确姿势 咱们在上一次的 python爬虫13 | 秒爬,这多线程爬取速度也太猛了,这次就是要让你的爬虫效率杠杠的 了解了一些 python 高效爬虫的概念 比如多线程.多进程.协程等…

我们在写python爬虫的过程中,对于大量数据的抓取总是希望能获得更高的速度和效率,但由于网络请求的延迟.IO的限制,单线程的运行总是不能让人满意.因此有了多线程.异步协程等技术. 下面介绍一下python中的多线程及线程池技术,并通过一个具体的爬虫案例实现具体运用. 多线程 先来分析单线程.写两个测试函数 def func1(): for i in range(500000): print("func1", i) def func2(): for i in range(500000)…

转载自我的博客:http://www.mylonly.com/archives/1418.html 经过两个晚上的奋斗.将上一篇文章介绍的爬虫略微改进了下(Python爬虫之路--简单网页抓图),主要是将获取图片链接任务和下载图片任务用线程分开来处理了,并且这次的爬虫不只能够爬第一页的图片链接的,整个http://desk.zol.com.cn/meinv/以下的图片都会被爬到,并且提供了多种分辨率图片的文件下载,详细设置方法代码凝视里面有介绍. 这次的代码仍然有点不足,Ctrl-C无法终止程序…

一,前言 进程:是程序,资源集合,进程控制块组成,是最小的资源单位 特点:就对Python而言,可以实现真正的并行效果 缺点:进程切换很容易消耗cpu资源,进程之间的通信相对线程来说比较麻烦 线程:是进程中最小的执行单位. 特点无法利用多核,无法实现真正意义上是并行效果. 优点:对于IO密集型的操作可以很好利用IO阻塞的时间 二,GIL(全局解释器锁) python目前有很多解释器,目前使用最广泛的是CPython,还有PYPY和JPython等解释器,但是使用最广泛的还是CPython解释器,…

python 多进程:多进程 先上代码: pool = threadpool.ThreadPool(10) #建立线程池,控制线程数量为10 reqs = threadpool.makeRequests(get_title, data, print_result) #构建请求,get_title为要运行的函数,data为要多线程执行函数的参数 #最后这个print_result是可选的,是对前两个函数运行结果的操作 [pool.putRequest(req) for req in reqs] #…

斗图啦表情包多线程爬取-写在前面 今天在CSDN博客,发现好多人写爬虫都在爬取一个叫做斗图啦的网站,里面很多表情包,然后瞅了瞅,各种实现方式都有,今天我给你实现一个多线程版本的.关键技术点 aiohttp ,你可以看一下我前面的文章,然后在学习一下. 网站就不分析了,无非就是找到规律,拼接URL,匹配关键点,然后爬取. 斗图啦表情包多线程爬取-撸代码 首先快速的导入我们需要的模块,和其他文章不同,我把相同的表情都放在了同一个文件夹下面,所以需要导入os模块 import asyncio impo…

# coding:utf-8 import urllib2 from bs4 import BeautifulSoup import json import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') class dataBean(object) : def __init__(self, title, url,date): self.date = date self.url = url self.title = title def obj_2_…

一.DBUtils DBUtils 是一套允许线程化 Python 程序可以安全和有效的访问数据库的模块,DBUtils提供两种外部接口: PersistentDB :提供线程专用的数据库连接,并自动管理连接. PooledDB :提供线程间可共享的数据库连接,并自动管理连接. 操作数据库模板: import datetime import sys import os import configparser import logging import psycopg2 from DBUtils.…

import threading # 点击查看它的用法 传统多线程方案会使用“即时创建, 即时销毁”的策略. from multiprocessing.dummy import Pool # 线程池 (这是进程池from multiprocessing import Pool) 使用线程池:由于线程预先被创建并放入线程池中,同时处理完当前任务之后并不销毁而是被安排处理下一个任务,因此能够避免多次创建线程,从而节省线程创建和销毁的开销,能带来更好的性能和系统稳定性. import time fro…

我们在之前的文章谈到了高效爬虫 在 python 中 多线程下的 GIL 锁会让多线程显得有点鸡肋 特别是在 CPU 密集型的代码下 多线程被 GIL 锁搞得效率不高 特别是对于多核的 CPU 来说 如果想要充分利用 CPU 还是用多进程吧 这样我们就可以做到并行爬取 提高了爬取的效率 那么,怎么玩多进程呢 恩 接下来就是 学习 python 的正确姿势 可以使用 multiprocessing 来实现多进程 使用起来也是很简单的 比如我们使用 Process 这个类来创建进程 from mul…