当前位置: 首页 > news >正文

Swoole实践:如何使用协程构建高性能爬虫

随着互联网的普及,web爬虫已经成为了一个非常重要的工具,它可以帮助我们快速地抓取所需要的数据,从而降低数据获取成本。在爬虫的实现中,性能一直是一个重要的考虑因素。swoole是一款基于php的协程框架,它可以帮助我们快速构建高性能的web爬虫。本文将介绍swoole协程在web爬虫中的应用,并讲解如何使用swoole构建高性能web爬虫。

一、Swoole协程简介

在介绍Swoole协程之前,我们需要先了解下协程的概念。协程是一种用户态线程,也叫微线程,它可以避免线程创建和销毁带来的开销。协程可以看作是一种更加轻量级的线程,一个进程内可以创建多个协程,协程之间可以随时切换,从而达到并发的效果。

Swoole是一个基于协程的网络通信框架,它将PHP的线程模型改为了协程模型,可以避免进程间切换的开销。在Swoole的协程模型下,一个进程可以同时处理数万个并发请求,能够大大提高程序的并发处理能力。

二、Swoole协程在Web爬虫中的应用

在Web爬虫的实现中,一般使用多线程或多进程的方式来处理并发请求。但是,这种方式会有一些缺点,比如创建、销毁线程或进程的开销较大,线程或进程之间的切换也会带来开销,同时还需要考虑线程或进程间的通信问题。而Swoole协程正好能够解决这些问题,使用Swoole协程可以轻松地实现高性能的Web爬虫。

使用Swoole协程实现Web爬虫的主要流程如下:

  1. 定义爬取页面的URL列表。
  2. 使用Swoole协程的http客户端发送HTTP请求获取页面数据,并解析页面数据。
  3. 对解析后的数据进行处理和存储,可以使用数据库、Redis等进行存储。
  4. 使用Swoole协程的定时器功能设置爬虫的运行时间,超时则停止运行。

具体实现可以参考下面的爬虫代码:

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

53

54

55

56

57

58

59

60

61

62

<?php

use SwooleCoroutineHttpClient;

class Spider

{

    private $urls = array();

    private $queue;

    private $maxDepth = 3; // 最大爬取深度

    private $currDepth = 0; // 当前爬取深度

    private $startTime;

    private $endTime;

    private $concurrency = 10; // 并发数

    private $httpClient;

    public function __construct($urls)

    {

        $this->urls = $urls;

        $this->queue = new SplQueue();

        $this->httpClient = new Client('127.0.0.1', 80);

    }

    public function run()

    {

        $this->startTime = microtime(true);

        foreach ($this->urls as $url) {

            $this->queue->enqueue($url);

        }

        while (!$this->queue->isEmpty() && $this->currDepth <= $this->maxDepth) {

            $this->processUrls();

            $this->currDepth++;

        }

        $this->endTime = microtime(true);

        echo "爬取完成,用时:" . ($this->endTime - $this->startTime) . "s

";

    }

    private function processUrls()

    {

        $n = min($this->concurrency, $this->queue->count());

        $array = array();

        for ($i = 0; $i < $n; $i++) {

            $url = $this->queue->dequeue();

            $array[] = $this->httpClient->get($url);

        }

        // 等待所有请求结束

        foreach ($array as $httpResponse) {

            $html = $httpResponse->body;

            $this->parseHtml($html);

        }

    }

    private function parseHtml($html)

    {

        // 解析页面

        // ...

        // 处理并存储数据

        // ...

        // 将页面中的URL添加到队列中

        // ...

    }

}

上面的代码中,我们使用了Swoole协程的Http Client来发送HTTP请求,解析页面数据使用了PHP自带的DOMDocument类,对数据进行处理和存储的代码可以根据实际业务需求来进行实现。

三、如何使用Swoole构建高性能Web爬虫

  1. 多进程/多线程

在使用多进程/多线程的方式来实现Web爬虫时,需要注意进程/线程上下文切换的开销以及进程/线程间的通信问题。同时,由于PHP本身的限制,可能无法充分利用多核CPU。

  1. Swoole协程

使用Swoole协程可以方便地实现高性能Web爬虫,同时也可以避免多进程/多线程的一些问题。

在使用Swoole协程实现Web爬虫时,需要注意以下几点:

(1)使用协程的方式来发送HTTP请求。

(2)使用协程的方式来解析页面数据。

(3)使用协程的方式来处理数据。

(4)使用定时器功能来设置爬虫的运行时间。

(5)使用队列来管理爬取的URL。

(6)设置并发数来提高爬虫的效率。

四、总结

本文介绍了如何使用Swoole协程来构建高性能Web爬虫。使用Swoole协程可以方便地实现高性能Web爬虫,同时也避免了多线程/多进程的一些问题。在实际应用中,可以根据实际业务需求来进行优化,例如使用缓存或CDN等方式来提高爬虫的效率。

相关文章:

Swoole实践:如何使用协程构建高性能爬虫

随着互联网的普及&#xff0c;web爬虫已经成为了一个非常重要的工具&#xff0c;它可以帮助我们快速地抓取所需要的数据&#xff0c;从而降低数据获取成本。在爬虫的实现中&#xff0c;性能一直是一个重要的考虑因素。swoole是一款基于php的协程框架&#xff0c;它可以帮助我们…...

基于人脸68特征点识别的美颜算法(一) 大眼算法 C++

1、加载一张原图&#xff0c;并识别人脸的68个特征点 cv::Mat img cv::imread("5.jpg");// 人脸68特征点的识别函数vector<Point2f> points_vec dectectFace68(img);// 大眼效果函数Mat dst0 on_BigEye(800, img, points_vec);2、函数 vector<Point2f&g…...

算法金 | 欧氏距离算法、余弦相似度、汉明、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、雅卡尔指数、半正矢、Sørensen-Dice

大侠幸会&#xff0c;在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸&#xff0c;多个算法赛 Top 「日更万日&#xff0c;让更多人享受智能乐趣」 抱个拳&#xff0c;送个礼 在算法模型构建中&#xff0c;我们经常需要计算样本之间的相似度&#xff0c;通常的做法是计算样本之间的距…...

项目实战--Spring Boot大数据量报表Excel优化

一、项目场景 项目中要实现交易报表&#xff0c;处理大规模数据导出时&#xff0c;出现单个Excel文件过大导致性能下降的问题&#xff0c;需求是导出大概四千万条数据到Excel文件&#xff0c;不影响正式环境的其他查询。 二、方案 1.使用读写分离&#xff0c;查询操作由从库…...

C#编程技术指南:从入门到精通的全面教程

无论你是编程新手&#xff0c;还是想要深化.NET技能的开发者&#xff0c;本文都将为你提供一条清晰的学习路径&#xff0c;从C#基础到高级特性&#xff0c;每一站都配有详尽解析和实用示例&#xff0c;旨在帮助你建立坚实的知识体系&#xff0c;并激发你对C#及.NET生态的热情。…...

Redis+定式任务实现简易版消息队列

Redis是一个开源的内存中数据结构存储系统&#xff0c;通常被用作数据库、缓存和消息中间件。 Redis主要将数据存储在内存中&#xff0c;因此读写速度非常快。 支持不同的持久化方式&#xff0c;可以将内存中的数据定期写入磁盘&#xff0c;保证数据持久性。 redis本身就有自己…...

学习在 C# 中使用 Lambda 运算符

在 C# 中&#xff0c;lambda 运算符 > 同时用于 lambda 表达式和表达式体成员。 1. Lambda 表达式 Lambda 表达式是一种简洁的表示匿名方法&#xff08;没有名称的方法&#xff09;的方法。它使用 lambda 运算符 >&#xff0c;可以读作“转到”。运算符的左侧指定输入参…...

数据结构和算法,单链表的实现(kotlin版)

文章目录 数据结构和算法&#xff0c;单链表的实现(kotlin版)b站视频链接1.定义接口&#xff0c;我们需要实现的方法2.定义节点&#xff0c;表示每个链表节点。3.push(e: E)&#xff0c;链表尾部新增一个节点4.size(): Int&#xff0c;返回链表的长度5.getValue(index: Int): E…...

Jdk17是否有可能代替 Jdk8

JDK发展历史和开源 2006年SUN公司开源JDK&#xff0c;成立OpenJDK组织。2009年Oracle收购SUN&#xff0c;加快JDK发布周期。Oracle JDK与OpenJDK功能基本一致&#xff0c;但Oracle JDK提供更长时间的更新支持。 JDK版本特性 JDK11是长期支持版本&#xff08;LTS&#xff09;…...

oca和 ocp有什么区别

OCA&#xff08;Oracle Certified Associate&#xff09;和OCP&#xff08;Oracle Certified Professional&#xff09;在Oracle的认证体系中是两种不同级别的认证&#xff0c;它们之间存在明显的区别。以下是对两者区别的详细解释&#xff1a; 认证级别&#xff1a; OCA&…...

煤矿安全大模型:微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答

煤矿安全大模型————矿途智护者 使用煤矿历史事故案例,事故处理报告、安全规程规章制度、技术文档、煤矿从业人员入职考试题库等数据,微调internlm2模型实现针对煤矿事故和煤矿安全知识的智能问答。 本项目简介: 近年来,国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确…...

C++中的C++中的虚析构函数的作用和重要性

在C中&#xff0c;虚析构函数&#xff08;virtual destructor&#xff09;的作用和重要性主要体现在多态和继承的上下文中。了解这一点之前&#xff0c;我们先简要回顾一下多态和继承的基本概念。 继承与多态 继承&#xff1a;允许我们定义一个基类&#xff08;也称为父类或超…...

机器学习 - 文本特征处理之 TF 和 IDF

TF&#xff08;Term Frequency&#xff0c;词频&#xff09;和IDF&#xff08;Inverse Document Frequency&#xff0c;逆文档频率&#xff09;是文本处理和信息检索中的两个重要概念&#xff0c;常用于计算一个词在文档中的重要性。下面是详细解释&#xff1a; TF&#xff08…...

因为自己淋过雨所以想给嵌入式撑把伞

在开始前刚好我有一些资料&#xff0c;是我根据网友给的问题精心整理了一份「嵌入式的资料从专业入门到高级教程」&#xff0c; 点个关注在评论区回复“888”之后私信回复“888”&#xff0c;全部无偿共享给大家&#xff01;&#xff01;&#xff01;新手学嵌入式&#xff0c;…...

《C++20设计模式》中单例模式

文章目录 一、前言二、饿汉式1、实现 三、懒汉式1、实现 四、最后 一、前言 单例模式定义&#xff1a; 单例模式&#xff08;Singleton Pattern&#xff09;是一种创建型设计模式&#xff0c;其主要目的是确保一个类只有一个实例&#xff0c;并提供全局访问点来访问这个实例。…...

前端技术(说明篇)

Introduction ##编写内容&#xff1a;1.前端概念梳理 2.前端技术种类 3.前端学习方式 ##编写人&#xff1a;贾雯爽 ##最后更新时间&#xff1a;2024/07/01 Overview 最近在广州粤嵌进行实习&#xff0c;项目名称是”基于Node实现多人聊天室“&#xff0c;主要内容是对前端界…...

带电池监控功能的恒流直流负载组

EAK的交流和直流工业电池负载组测试仪对于测试和验证关键电力系统的能力至关重要&#xff0c;旨在实现最佳精度。作为一家客户至上的公司&#xff0c;我们继续尽我们所能应对供应链挑战&#xff0c;以提供出色的交货时间&#xff0c;大约是行业其他公司的一半。 交流负载组 我…...

关于Disruptor监听策略

Disruptor框架提供了多种等待策略&#xff0c;每种策略都有其适用的场景和特点。以下是这些策略的详细介绍及其适用场景&#xff1a; 1. BlockingWaitStrategy 特点&#xff1a; 使用锁和条件变量进行线程间通信&#xff0c;线程在等待时会进入阻塞状态&#xff0c;释放CPU资…...

大数据面试题之HBase(3)

HBase的预分区 HBase的热点问题 HBase的memstore冲刷条件 HBase的MVCC HBase的大合并与小合并&#xff0c;大合并是如何做的?为什么要大合并 既然HBase底层数据是存储在HDFS上&#xff0c;为什么不直接使用HDFS&#xff0c;而还要用HBase HBase和Phoenix的区别 HBase支…...

c#中赋值、浅拷贝和深拷贝

在 C# 编程中&#xff0c;深拷贝&#xff08;Deep Copy&#xff09;和浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09;是用于复制对象的两种不同方式&#xff0c;它们在处理对象时有着重要的区别和适用场景。 浅拷贝&#xff08;Shallow Copy&#xff09; 浅拷贝是指创建一个新对…...

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU&#xff08;先学一点理论&#xff09; 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议&#xff0c;由 Modicon 公司&#xff08;现施耐德电气&#xff09;于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

进程地址空间(比特课总结)

一、进程地址空间 1. 环境变量 1 &#xff09;⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性&#xff1a;环境变量具有全局属性&#xff0c;会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时&#xff0c;环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制&#xff1a;本地变量只在当前进程(ba…...

DeepSeek 赋能智慧能源:微电网优化调度的智能革新路径

目录 一、智慧能源微电网优化调度概述1.1 智慧能源微电网概念1.2 优化调度的重要性1.3 目前面临的挑战 二、DeepSeek 技术探秘2.1 DeepSeek 技术原理2.2 DeepSeek 独特优势2.3 DeepSeek 在 AI 领域地位 三、DeepSeek 在微电网优化调度中的应用剖析3.1 数据处理与分析3.2 预测与…...

shell脚本--常见案例

1、自动备份文件或目录 2、批量重命名文件 3、查找并删除指定名称的文件&#xff1a; 4、批量删除文件 5、查找并替换文件内容 6、批量创建文件 7、创建文件夹并移动文件 8、在文件夹中查找文件...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted&#xff08;&#xff09;是OpenCV库中用于图像处理的函数&#xff0c;主要功能是将两个输入图像&#xff08;尺寸和类型相同&#xff09;按照指定的权重进行加权叠加&#xff08;图像融合&#xff09;&#xff0c;并添加一个标量值&#x…...

苍穹外卖--缓存菜品

1.问题说明 用户端小程序展示的菜品数据都是通过查询数据库获得&#xff0c;如果用户端访问量比较大&#xff0c;数据库访问压力随之增大 2.实现思路 通过Redis来缓存菜品数据&#xff0c;减少数据库查询操作。 缓存逻辑分析&#xff1a; ①每个分类下的菜品保持一份缓存数据…...

【2025年】解决Burpsuite抓不到https包的问题

环境&#xff1a;windows11 burpsuite:2025.5 在抓取https网站时&#xff0c;burpsuite抓取不到https数据包&#xff0c;只显示&#xff1a; 解决该问题只需如下三个步骤&#xff1a; 1、浏览器中访问 http://burp 2、下载 CA certificate 证书 3、在设置--隐私与安全--…...

select、poll、epoll 与 Reactor 模式

在高并发网络编程领域&#xff0c;高效处理大量连接和 I/O 事件是系统性能的关键。select、poll、epoll 作为 I/O 多路复用技术的代表&#xff0c;以及基于它们实现的 Reactor 模式&#xff0c;为开发者提供了强大的工具。本文将深入探讨这些技术的底层原理、优缺点。​ 一、I…...