前言 今天开始聊一聊python3的asyncio.关于asyncio,大家肯定都有自己的理解,并且网上大神也把基础概念也解释的比较透彻. 本文写作的初衷,主要是理解asyncio的原理并且实现一遍. 话不多说,我们开始! 一.知识准备 ● 理解进程.线程.协程.简单来说,这三个都是为了解决多任务同时进行的问题   1)进程是操作资源分配的最小单位,多任务的实现主要是极快地在进程间来回切换,而进程切换消耗时间最长(系统调用)   2)线程依赖于进程,多个线程共享了父进程的一部分资源,线程切换时间

asyncio 基础用法 python也是在python 3.4中引入了协程的概念.也通过这次整理更加深刻理解这个模块的使用 asyncio 是干什么的? asyncio是Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持. 异步网络操作 并发 协程 asyncio的一些关键字: event_loop 事件循环:程序开启一个无限循环,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,指一个使用async关键字定义的函数,它的调

Async Generators:yield inside async def functions 如果在async def中使用yield会发生什么,答案就是生成一个异步生成器函数,如果有生成器.协程例如Twisted.Tornado等框架或者yield from的使用经验,就会觉得困惑. 因此在继续学习之前,要先铭记这几个重点: 1. 协程和生成器是完全不同的概念: 2. 异步生成器与普通生成器的用法差不多: 3. 对于有IO的迭代,用async for替代普通的for. 前一章用异步迭代器

什么是Asyncio 多线程有诸多优点且应用广泛,但也存在一定的局限性: 比如,多线程运行过程容易被打断,因此有可能出现 race condition 的情况:再如,线程切换本身存在一定的损耗,线程数不能无限增加,因此,如果I/O 操作非常 heavy,多线程很有可能满足不了高效率.高质量的需求. 因此,Asyncio 应运而生. Sync(同步) VS Async(异步) 所谓 Sync,是指操作一个接一个地执行,下一个操作必须等上一个操作完成后才能执行.而 Async 是指不同操作间可以相互

asyncio 该模块是3.4版本加入的新功能. 先来看一个例子: def a(): for x in range(3): print('a.x', x) def b(): for x in 'abc': print('b.x', x) a() b() #运行结果: a.x 0 a.x 1 a.x 2 b.x a b.x b b.x c 这个例子是一个典型的串行程序,两个函数调用是在主线程中顺序执行. 有以下几种方法可以让这段程序改为并行: 1. 生成器 2. 多线程 3. 多进程 4. 协程

Async Comprehensions 目前已经学会了如何在Python中进行异步迭代,接下来的问题是这是否适用于解析式?答案是OJBK!该支持在PEP 530中提及,建议去读一下. >>> import asyncio >>> async def doubler(n): # 1 ... for i in range(n): ... yield i, i*2 ... await asyncio.sleep(0.1) # 2 >>> async def

Async Iterators: async for 除了async def和await语法外,还有一些其它的语法,本章学习异步版的for循环与迭代器,不难理解,普通迭代器是通过__iter__和__next__两个特殊方法实现的,如下例. >>> class A: ... def __iter__(self): # 1 ... self.x = 0 # 2 ... return self # 3 ... def __next__(self): # 4 ... if self.x >

import asyncio from pyppeteer import launch from pyquery import PyQuery as pq async def main(): browser = await launch() page = await browser.newPage() await page.goto('https://dynamic2.scrape.cuiqingcai.com/') await page.waitForSelector('.item .name

1. 协程 协程不是计算机提供,程序员认为创造 协程(Coroutine),也可以被称为微线程,是一种用户态内的上下文切换技术,其实就是一个线程实现代码块相互切换执行.例如: def func1(): print(1) ... print(2) ​ def func2(): print(3) ... print(4) func1() func2() 实现协程的几种方式 greenlet,早期模块 yield关键字 asyncio装饰器(py3.4) async.await关键字(py3.5)[推

pyppeteer模块的基本使用 引言 Selenium 在被使用的时候有个麻烦事,就是环境的相关配置,得安装好相关浏览器,比如 Chrome.Firefox 等等,然后还要到官方网站去下载对应的驱动,最重要的还需要安装对应的 Python Selenium 库,确实是不是很方便,另外如果要做大规模部署的话,环境配置的一些问题也是个头疼的事情.那么本节就介绍另一个类似的替代品,叫做 Pyppeteer. Pyppeteer简介 注意,本节讲解的模块叫做 Pyppeteer,不是 Puppetee

pyppeteer模块的基本使用 引言 Selenium 在被使用的时候有个麻烦事,就是环境的相关配置,得安装好相关浏览器,比如 Chrome.Firefox 等等,然后还要到官方网站去下载对应的驱动,最重要的还需要安装对应的 Python Selenium 库,确实是不是很方便,另外如果要做大规模部署的话,环境配置的一些问题也是个头疼的事情.那么本节就介绍另一个类似的替代品,叫做 Pyppeteer. Pyppeteer简介 注意,本节讲解的模块叫做 Pyppeteer,不是 Puppetee

一.简介 Puppeteer 是 Google 基于 Node.js 开发的一个工具,有了它我们可以通过 JavaScript 来控制 Chrome 浏览器的一些操作,当然也可以用作网络爬虫上,其 API 极其完善,功能非常强大. 而 Pyppeteer 又是什么呢?它实际上是 Puppeteer 的 Python 版本的实现,但他不是 Google 开发的,是一位来自于日本的工程师依据 Puppeteer 的一些功能开发出来的非官方版本. 在 Pyppetter 中,实际上它背后也是有一个类似

搞过自动化测试的小伙伴,相信都知道,在Web自动化测试中,有一款自动化测试神器工具: selenium.结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本,可以实现解放双手,让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作. 虽然selenium有完备的文档,但也需要一定的学习成本,对于一个纯小白来讲还是有些门槛的. 最近,微软开源了一个非常强大的自动化项目叫「playwright-python」,项目地址: https://github.com/microsoft/playwrigh

本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,如有问题请及时联系我们以作处理 搞过自动化测试的小伙伴,相信都知道,在Web自动化测试中,有一款自动化测试神器工具: selenium .结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本,可以实现解放双手,让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作. 虽然 selenium 有完备的文档,但也需要一定的学习成本,对于一个纯小白来讲还是有些门槛的. 最近, 微软开源 了一个非常强大的自动化项目叫 「playwri

目录 一.Locust 性能测试 (一). 性能测试工具 主流性能测试工具对比 认识Locust (二) locust 基本用法 1.安装locust 2.编写用例 3. 启动测试 GUI 模式启动 locust 命令行模式启动 locust 4. locust概念 (三) locust 自定义压测协议 websocket 什么是websocket协议 ? 选择websocket 客户端 创建WebSocketUser (四). locust 核心组件 核心组件: 2类 ,4个 重要的属性: (

钢铁知识库,一个学习python爬虫.数据分析的知识库.人生苦短,快用python. 之前我们使用requests库爬取某个站点的时候,每发出一个请求,程序必须等待网站返回响应才能接着运行,而在整个爬虫过程中,整个爬虫程序是一直在等待的,实际上没有做任何事情. 像这种占用磁盘/内存IO.网络IO的任务,大部分时间是CPU在等待的操作,就叫IO密集型任务.对于这种情况有没有优化方案呢,当然有,那就是使用aiohttp库实现异步爬虫. aiohttp是什么 我们在使用requests请求时,只能等一

https://github.com/aaugustin/websockets server.py #!/usr/bin/env python import asyncioimport websockets async def send(websocket, path): while True: if not websocket.open: return name = await websocket.recv() await websocket.send("{}".format(nam

1. 写在前面 今天要抓取的一个网站叫做微医网站,地址为 https://www.guahao.com ,我们将通过python3爬虫抓取这个网址,然后数据存储到CSV里面,为后面的一些分析类的教程做准备.本篇文章主要使用的库为pyppeteer 和 pyquery 首先找到 医生列表页 https://www.guahao.com/expert/all/全国/all/不限/p5 这个页面显示有 75952 条数据 ,实际测试中,翻页到第38页,数据就加载不出来了,目测后台程序猿没有把数据返回,

一.前言 以前使用selenium的无头浏览器,自从phantomjs2016后慢慢不更新了之后,selenium也开始找下家,这时候谷歌的chrome率先搞出来无头浏览器并开放了各种api,随后firefox也开始做.现在selenium的测试也都支持这两个浏览器的无头模式了,只需要在引入的时候配置一下就可以了.之所以要采用谷歌chrome官方无头框架puppeteer的python版本pyppeteer,是因为有些网页是可以检测到是否是使用了selenium.并且selenium所谓的保护机

朋友发的,之前在网上一直没找着,先记着 #!/usr/bin/env python import asyncio import websockets import json async def test_ws_quote(): async with websockets.connect('ws://192.168.0.205:8888/quote/quote') as websocket: req = {'} await websocket.send(json.dumps(req)) while