Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲中的同步與異步示例詳解
一、同步與異步
#同步編程（同一時間只能做一件事，做完了才能做下一件事情） <-a_url-><-b_url-><-c_url-> #異步編程 (可以近似的理解成同一時間有多個事情在做，但有先后) <-a_url-> <-b_url-> <-c_url-> <-d_url-> <-e_url-> <-f_url-> <-g_url-> <-h_url-> <--i_url--> <--j_url-->
模板
import asyncio #函數(shù)名:做現(xiàn)在的任務(wù)時不等待，能繼續(xù)做別的任務(wù)。 async def donow_meantime_dontwait(url): response = await requests.get(url) #函數(shù)名:快速高效的做任務(wù) async def fast_do_your_thing(): await asyncio.wait([donow_meantime_dontwait(url) for url in urls]) #下面兩行都是套路，記住就好 loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(fast_do_your_thing())
tips:
- await表達式中的對象必須是awaitable
- requests不支持非阻塞
- aiohttp是用于異步請求的庫
代碼
import asyncio
import requests
import time
import aiohttp
urls = ['https://book.douban.com/tag/小說','https://book.douban.com/tag/科幻',
'https://book.douban.com/tag/漫畫','https://book.douban.com/tag/奇幻',
'https://book.douban.com/tag/歷史','https://book.douban.com/tag/經(jīng)濟學']
async def requests_meantime_dont_wait(url):
print(url)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
print(resp.status)
print("{url} 得到響應(yīng)".format(url=url))
async def fast_requsts(urls):
start = time.time()
await asyncio.wait([requests_meantime_dont_wait(url) for url in urls])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(fast_requsts(urls))
gevent簡介
gevent是一個python的并發(fā)庫，它為各種并發(fā)和網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的任務(wù)提供了整潔的API。
gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C擴展模塊形式接入Python的輕量級協(xié)程。 greenlet全部運行在主程序操作系統(tǒng)進程的內(nèi)部，但它們被協(xié)作式地調(diào)度。
猴子補丁
requests庫是阻塞式的，為了將requests同步更改為異步。只有將requests庫阻塞式更改為非阻塞，異步操作才能實現(xiàn)。
而gevent庫中的猴子補?。╩onkey patch），gevent能夠修改標準庫里面大部分的阻塞式系統(tǒng)調(diào)用。這樣在不改變原有代碼的情況下，將應(yīng)用的阻塞式方法，變成協(xié)程式的（異步）。
代碼
from gevent import monkey
import gevent
import requests
import time
monkey.patch_all()
def req(url):
print(url)
resp = requests.get(url)
print(resp.status_code,url)
def synchronous_times(urls):
"""同步請求運行時間"""
start = time.time()
for url in urls:
req(url)
end = time.time()
print('同步執(zhí)行時間 {} s'.format(end-start))
def asynchronous_times(urls):
"""異步請求運行時間"""
start = time.time()
gevent.joinall([gevent.spawn(req,url) for url in urls])
end = time.time()
print('異步執(zhí)行時間 {} s'.format(end - start))
urls = ['https://book.douban.com/tag/小說','https://book.douban.com/tag/科幻',
'https://book.douban.com/tag/漫畫','https://book.douban.com/tag/奇幻',
'https://book.douban.com/tag/歷史','https://book.douban.com/tag/經(jīng)濟學']
synchronous_times(urls)
asynchronous_times(urls)
gevent：異步理論與實戰(zhàn)
gevent庫中使用的最核心的是Greenlet-一種用C寫的輕量級python模塊。在任意時間，系統(tǒng)只能允許一個Greenlet處于運行狀態(tài)
一個greenlet遇到IO操作時，比如訪問網(wǎng)絡(luò)，就自動切換到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在適當?shù)臅r候切換回來繼續(xù)執(zhí)行。由于IO操作非常耗時，經(jīng)常使程序處于等待狀態(tài)，有了gevent為我們自動切換協(xié)程，就保證總有g(shù)reenlet在運行，而不是等待IO。
串行和異步
高并發(fā)的核心是讓一個大的任務(wù)分成一批子任務(wù)，并且子任務(wù)會被被系統(tǒng)高效率的調(diào)度，實現(xiàn)同步或者異步。在兩個子任務(wù)之間切換，也就是經(jīng)常說到的上下文切換。
同步就是讓子任務(wù)串行，而異步有點影分身之術(shù)，但在任意時間點，真身只有一個，子任務(wù)并不是真正的并行，而是充分利用了碎片化的時間，讓程序不要浪費在等待上。這就是異步，效率杠桿的。
gevent中的上下文切換是通過yield實現(xiàn)。在這個例子中，我們會有兩個子任務(wù)，互相利用對方等待的時間做自己的事情。這里我們使用gevent.sleep(0)代表程序會在這里停0秒。
import gevent
def foo():
print('Running in foo')
gevent.sleep(0)
print('Explicit context switch to foo again')
def bar():
print('Explicit context to bar')
gevent.sleep(0)
print('Implicit context switch back to bar')
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar)
])
運行的順序：
Running in foo Explicit context to bar Explicit context switch to foo again Implicit context switch back to bar
同步異步的順序問題
同步運行就是串行，123456...，但是異步的順序是隨機的任意的（根據(jù)子任務(wù)消耗的時間而定）
代碼
import gevent
import random
def task(pid):
"""
Some non-deterministic task
"""
gevent.sleep(random.randint(0,2)*0.001)
print('Task %s done' % pid)
#同步（結(jié)果更像串行）
def synchronous():
for i in range(1,10):
task(i)
#異步（結(jié)果更像亂步）
def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
gevent.joinall(threads)
print('Synchronous同步:')
synchronous()
print('Asynchronous異步:')
asynchronous()
輸出
Synchronous同步: Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Asynchronous異步: Task 1 done Task 5 done Task 6 done Task 2 done Task 4 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Task 0 done Task 3 done
同步案例中所有的任務(wù)都是按照順序執(zhí)行，這導(dǎo)致主程序是阻塞式的（阻塞會暫停主程序的執(zhí)行）。
gevent.spawn會對傳入的任務(wù)（子任務(wù)集合）進行進行調(diào)度，gevent.joinall方法會阻塞當前程序，除非所有的greenlet都執(zhí)行完畢，程序才會結(jié)束。
實戰(zhàn)
實現(xiàn)gevent到底怎么用，把異步訪問得到的數(shù)據(jù)提取出來。
在有道詞典搜索框輸入“hello”按回車。觀察數(shù)據(jù)請求情況 觀察有道的url構(gòu)建。
分析url規(guī)律
#url構(gòu)建只需要傳入word即可
url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)
解析網(wǎng)頁數(shù)據(jù)
def fetch_word_info(word):
url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)
resp = requests.get(url,headers=headers)
doc = pq(resp.text)
pros = ''
for pro in doc.items('.baav .pronounce'):
pros+=pro.text()
description = ''
for li in doc.items('#phrsListTab .trans-container ul li'):
description +=li.text()
return {'word':word,'音標':pros,'注釋':description}
因為requests庫在任何時候只允許有一個訪問結(jié)束完全結(jié)束后，才能進行下一次訪問。無法通過正規(guī)途徑拓展成異步，因此這里使用了monkey補丁
同步代碼
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import gevent
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
words = ['good','bad','cool',
'hot','nice','better',
'head','up','down',
'right','left','east']
def synchronous():
start = time.time()
print('同步開始了')
for word in words:
print(fetch_word_info(word))
end = time.time()
print("同步運行時間： %s 秒" % str(end - start))
#執(zhí)行同步
synchronous()
異步代碼
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import gevent
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
words = ['good','bad','cool',
'hot','nice','better',
'head','up','down',
'right','left','east']
def asynchronous():
start = time.time()
print('異步開始了')
events = [gevent.spawn(fetch_word_info,word) for word in words]
wordinfos = gevent.joinall(events)
for wordinfo in wordinfos:
#獲取到數(shù)據(jù)get方法
print(wordinfo.get())
end = time.time()
print("異步運行時間： %s 秒"%str(end-start))
#執(zhí)行異步
asynchronous()
我們可以對待爬網(wǎng)站實時異步訪問，速度會大大提高。我們現(xiàn)在是爬取12個詞語的信息，也就是說一瞬間我們對網(wǎng)站訪問了12次，這還沒啥問題，假如爬10000+個詞語，使用gevent的話，那幾秒鐘之內(nèi)就給網(wǎng)站一股腦的發(fā)請求，說不定網(wǎng)站就把爬蟲封了。
解決辦法
將列表等分為若干個子列表，分批爬取。舉例我們有一個數(shù)字列表（0-19），要均勻的等分為4份，也就是子列表有5個數(shù)。下面是我在stackoverflow查找到的列表等分方案：
方法1
seqence = list(range(20)) size = 5 #子列表長度 output = [seqence[i:i+size] for i in range(0, len(seqence), size)] print(output)
方法2
chunks = lambda seq, size: [seq[i: i+size] for i in range(0, len(seq), size)] print(chunks(seq, 5))
方法3
def chunks(seq,size): for i in range(0,len(seq), size): yield seq[i:i+size] prinT(chunks(seq,5)) for x in chunks(req,5): print(x)
數(shù)據(jù)量不大的情況下，選哪一種方法都可以。如果特別大，建議使用方法3.
動手實現(xiàn)
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import gevent
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
words = ['good','bad','cool',
'hot','nice','better',
'head','up','down',
'right','left','east']
def fetch_word_info(word):
url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)
resp = requests.get(url,headers=headers)
doc = pq(resp.text)
pros = ''
for pro in doc.items('.baav .pronounce'):
pros+=pro.text()
description = ''
for li in doc.items('#phrsListTab .trans-container ul li'):
description +=li.text()
return {'word':word,'音標':pros,'注釋':description}
def asynchronous(words):
start = time.time()
print('異步開始了')
chunks = lambda seq, size: [seq[i: i + size] for i in range(0, len(seq), size)]
for subwords in chunks(words,3):
events = [gevent.spawn(fetch_word_info, word) for word in subwords]
wordinfos = gevent.joinall(events)
for wordinfo in wordinfos:
# 獲取到數(shù)據(jù)get方法
print(wordinfo.get())
time.sleep(1)
end = time.time()
print("異步運行時間： %s 秒" % str(end - start))
asynchronous(words)
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。
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