二、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。
import requests def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' for i in range(300): parse_2(url) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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
三、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
import requests > from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' # 建立线程池 > pool = ThreadPoolExecutor(6) for i in range(300): > pool.submit(parse_2, url) > pool.shutdown(wait=True) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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
import requests from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor # 增加回调函数 > def callback(future): > print(future.result()) def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' pool = ThreadPoolExecutor(6) for i in range(300): > results = pool.submit(parse_2, url) # 回调的关键步骤 > results.add_done_callback(callback) pool.shutdown(wait=True) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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。
四、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
import requests > from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' # 建立线程池 > pool = ProcessPoolExecutor(6) for i in range(300): > pool.submit(parse_2, url) > pool.shutdown(wait=True) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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
import requests from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor > def callback(future): > print(future.result()) def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' pool = ProcessPoolExecutor(6) for i in range(300): > results = pool.submit(parse_2, url) > results.add_done_callback(callback) pool.shutdown(wait=True) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
2. multiprocessing
直接看代码，一切都在注释中。
import requests > from multiprocessing import Pool def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' # 建池 > pool = Pool(processes=5) # 存放结果 > res_lst = [] for i in range(300): # 把任务加入池中 > res = pool.apply_async(func=parse_2, args=(url,)) # 获取完成的结果(需要取出) > res_lst.append(res) # 存放最终结果(也可以直接存储或者print) > good_res_lst = [] > for res in res_lst: # 利用get获取处理后的结果 > good_res = res.get() # 判断结果的好坏 > if good_res: > good_res_lst.append(good_res) # 关闭和等待完成 > pool.close() > pool.join() def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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……
五、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
import requests > from gevent import monkey # 猴子补丁是协作运行的灵魂 > monkey.patch_all() > import gevent def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' # 建立任务列表 > tasks_list = [] for i in range(300): > task = gevent.spawn(parse_2, url) > tasks_list.append(task) > gevent.joinall(tasks_list) def parse_2(url): response = requests.get(url) print(response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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
import requests from gevent import monkey monkey.patch_all() import gevent > from gevent.queue import Queue def parse_1(): url = 'https://www.baidu.com' tasks_list = [] # 实例化队列 > quene = Queue() for i in range(300): # 全部url压入队列 > quene.put_nowait(url) # 两路队列 > for _ in range(2): > task = gevent.spawn(parse_2) > tasks_list.append(task) gevent.joinall(tasks_list) # 不需要传入参数，都在队列中 > def parse_2(): # 循环判断队列是否为空 > while not quene.empty(): # 弹出队列 > url = quene.get_nowait() response = requests.get(url) # 判断队列状态 > print(quene.qsize(), response.status_code) if __name__ == '__main__': parse_1()
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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