Python 爬虫性能相关总结

这里我们通过请求网页例子来一步步理解爬虫性能

当我们有一个列表存放了一些url需要我们获取相关数据，我们首先想到的是循环

简单的循环串行

这一种方法相对来说是最慢的，因为一个一个循环，耗时是最长的，是所有的时间总和
代码如下：这里我们通过请求网页例子来一步步理解爬虫性能

当我们有一个列表存放了一些url需要我们获取相关数据，我们首先想到的是循环

简单的循环串行

这一种方法相对来说是最慢的，因为一个一个循环，耗时是最长的，是所有的时间总和
代码如下：

import requestsurl_list = ['http://www.baidu.com','http://www.pythonsite.com','http://www.cnblogs.com/'
]for url in url_list:result = requests.get(url)print(result.text)

通过线程池

通过线程池的方式访问，这样整体的耗时是所有连接里耗时最久的那个，相对循环来说快了很多

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef fetch_request(url):result = requests.get(url)print(result.text)url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com','http://www.cnblogs.com/'
]
pool = ThreadPoolExecutor(10)for url in url_list:#去线程池中获取一个线程，线程去执行fetch_request方法pool.submit(fetch_request,url)pool.shutdown(True)

线程池+回调函数

这里定义了一个回调函数callback线程池+回调函数

这里定义了一个回调函数callback

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requestsdef fetch_async(url):response = requests.get(url)return responsedef callback(future):print(future.result().text)url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com','http://www.cnblogs.com/'
]pool = ThreadPoolExecutor(5)for url in url_list:v = pool.submit(fetch_async,url)#这里调用回调函数v.add_done_callback(callback)pool.shutdown()

通过进程池

通过进程池的方式访问，同样的也是取决于耗时最长的，但是相对于线程来说，进程需要耗费更多的资源，同时这里是访问url时IO操作，所以这里线程池比进程池更好

import requests
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutordef fetch_request(url):result = requests.get(url)print(result.text)url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com','http://www.cnblogs.com/'
]
pool = ProcessPoolExecutor(10)for url in url_list:#去进程池中获取一个线程，子进程程去执行fetch_request方法pool.submit(fetch_request,url)pool.shutdown(True)

进程池+回调函数

这种方式和线程+回调函数的效果是一样的，相对来说开进程比开线程浪费资源

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import requestsdef fetch_async(url):response = requests.get(url)return responsedef callback(future):print(future.result().text)url_list = ['http://www.baidu.com','http://www.bing.com','http://www.cnblogs.com/'
]pool = ProcessPoolExecutor(5)for url in url_list:![请添加图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/8ea42ad01558457a9db314a715b3e8b6.png)v = pool.submit(fetch_async, url)# 这里调用回调函数v.add_done_callback(callback)pool.shutdown()

主流的单线程实现并发的几种方式

asyncio
gevent
Twisted
Tornado
下面分别是这四种代码的实现例子：

asyncio例子1：

import [e-mail] #通过这个装饰器装饰
def func1():print('before...func1......')# 这里必须用yield from，并且这里必须是asyncio.sleep不能是time.sleepyield from asyncio.sleep(2)print('end...func1......')tasks = [func1(), func1()]loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()