1.aiohttp的简单使用(配合asyncio模块) import asyncio,aiohttp async def fetch_async(url): print(url) async with...3.在url中传递参数(其实与requests模块使用大致相同) 只需要将参数字典，传入params参数中即可[code]import asyncio,aiohttp import asyncio,aiohttp... 使用encoding指定编码 (2)使用read()方法，不进行编码，为字节形式 async def func1(url,params): async with aiohttp.ClientSession...连接和连接池(connection pooling) 15.cookie的安全性 默认ClientSession使用的是严格模式的 aiohttp.CookieJar....(nameservers=[“8.8.8.8”, “8.8.4.4”]) conn = aiohttp.TCPConnector(resolver=resolver) 18.设置代理 aiohttp支持使用代理来访问网页
在爬虫中异步是一个必须会的技能。 这里记录一下学习爬虫中遇到的问题。还有如何使用这两个异步模块。...一:性能比对 多进程,多线程,(这里不建议使用,太消耗性能) 进程池和线程池 (可以适当的使用) 单线程+异步协程 (推荐使用)二:案例演示 1->1: 普通的啥也不用的 ...1->2: 2->1: 使用线程池 2->2:结果三:异步协程 1: 协程的参数设定event_loop:事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些区数注册到这个事件循环上...2:协程的简单使用结果：3:task的使用4:future 的使用5:回调函数的使用四:支持异步请求网络的模块: aiohttpimport aiohttpimport asyncioasync def...get_page(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: #with 前面都要加async
python链家网二手房异步IO爬虫，使用asyncio、aiohttp和aiomysql 很多小伙伴初学python时都会学习到爬虫，刚入门时会使用requests、urllib这些同步的库进行单线程爬虫...，速度是比较慢的，后学会用scrapy框架进行爬虫，速度很快，原因是scrapy是基于twisted多线程异步IO框架。...本例使用的asyncio也是一个异步IO框架，在python3.5以后加入了协程的关键字async，能够将协程和生成器区分开来，更加方便使用协程。...经过测试，平均1秒可以爬取30个详情页信息 可以使用asyncio.Semaphore来控制并发数，达到限速的效果 ? ? ?
所谓的同步请求，是指在单进程单线程的代码中，发起一次请求后，在收到返回结果之前，不能发起下一次请求。...所谓异步请求，是指在单进程单线程的代码中，发起一次请求后，在等待网站返回结果的时间里，可以继续发送更多请求。 今天我们来一个浅度测评，仅仅以多次发送 POST 请求这个角度来对比这三个库的性能。...requests 在前几天的文章中，我们提到，使用requests.post每次都会创建新的连接，速度较慢。...发送100次请求，使用 aiohttp 耗时0.3秒左右 发送1000次请求 由于 request 保持连接的速度比不保持连接快，所以我们这里只用保持连接的方式来测试。并且不打印返回的结果。...如果你要发送很多请求，并且越快越好，那么使用 aiohttp 最快。 这篇测评文章只是一个非常浅度的评测，只考虑了请求速度这一个角度。
单线程爬虫必须上一个页面爬取完成才能继续爬取，还可能受当时网络状态影响，用时48.528703s，才将数据爬取完，速度比较慢。...而到了协程异步爬虫，爬取速度更快，嗖的一下，用时 0.930s 就爬取完 50 页数据，aiohttp + asyncio 异步爬虫竟恐怖如斯。...六、总结回顾 今天我演示了简单的单线程爬虫、多线程爬虫和协程异步爬虫。可以看到一般情况下异步爬虫速度最快，多线程爬虫略慢一点，单线程爬虫速度较慢，必须上一个页面爬取完成才能继续爬取。...但协程异步爬虫相对来说并不是那么好编写，数据抓取无法使用 request 库，只能使用aiohttp，而且爬取数据量大时，异步爬虫需要设置最大信号量来控制协程数，防止爬的过快被反爬。...所以在实际编写 Python 爬虫时，我们一般都会使用多线程爬虫来提速，但必须注意的是网站都有 ip 访问频率限制，爬的过快可能会被封ip，所以一般我们在多线程提速的同时可以使用代理 ip 来并发地爬取数据
用一段代码测试线程、进程、协程的抓取速度： # -*- coding: utf-8 -*- import time import asyncio import aiohttp import requests...def getsource(url): _ = requests.get(url) return async def agetsource(url): async with aiohttp.request...range(50): newpage = 'http://www.baidu.com/' urls.append(newpage) # 单线程...lambda x : OPTION[x], OPTION))[0]}> = {factor * (end_time - start_time)}") OPTION[option] = 0 我的15...款MacBook Pro跑出来的结果，办公室的网一般： Time consuming for option = 8.015891075134277 Time consuming
这时候我们想到了多线程，虽然多线程能够提高速度，但是单论效率来说多线程是不如同步代码的，因为还要花费资源来管理线程 而且多线程还有资源竞争的问题，这就不得不使用资源锁来保证同一时间只有一个线程访问，而这使得多线程的速度更加慢...，这也是为什么在上一篇我们使用十个线程却只达到 9倍速度的原因。...而异步却没有这些问题，异步虽然被称作异步，但本质上异步代码都是同步的，它们都运行在一个线程里，这样就不需要考虑线程管理和资源竞争的问题了。 并且异步的速度非常快，为什么是非常快而不是很快？...像 requests、文件写入等 耗时的 I/O操作都不能直接使用。 不过这些库都有对应的异步版本，比如 requests就可以使用 aiohttp代替。...别想多了ε=ε=ε=(￣￣)，其实异步的速度是有个上限的，从我们的第一个表格来看，这个上限是 100k每分钟。 这里只写了一个简单的示例来测试异步请求的速度，关于异步的详细使用我们留到下一篇。
今天在浏览知乎时，发现一个有趣的问题： 如何优化 Python 爬虫的速度？...多进程版本爬虫 除了多线程之外，我们还可以使用多进程来提高爬虫速度： import requests import time import multiprocessing from multiprocessing...协程版本爬虫 我们将程序改为使用 aiohttp 来实现，看看效率如何： import aiohttp import asyncio import time async def fetch(client...版爬虫耗时：", time.time() - t1) aiohttp版爬虫耗时： 0.6133313179016113 我们可以看到使用这种方式实现，比单线程版本快90倍，比多线程还快。...因此，对于简单的爬虫任务，如果想要提高效率，可以考虑使用协程。但是同时也要注意，这里只是简单的示例，实际运用中，我们一般会用线程池、进程池、协程池去操作。 这就是问题的答案了吗？
听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。...使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。 我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： ?...大家可以通过下面这个视频看看它的运行效率： ? 可以说，目前这个运行速度，跟 requests 写的单线程爬虫几乎没有区别，代码还多了那么多。 那么，应该如何正确释放 aiohttp 的超能力呢？...可以看到，目前这个速度已经可以跟 Scrapy 比一比了。并且大家需要知道，这个爬虫只有1个进程1个线程，它是通过异步的方式达到这个速度的。 那么，修改以后的代码，为什么速度能快那么多呢？...程序充分利用了网络 IO 的等待时间，从而大大提高了运行速度。 最后，感谢实习生小河给出的这种加速方案。
int corePoolSize = 2; /* 核心线程池的最大线程数 */ int maxPoolSize = 4; /* 线程最大空闲时间 */...*/ /* 不推荐使用现成的API创建线程池 */ executor = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize,...线程-1 已经被创建 线程-2 已经被创建 线程-3 已经被创建 RunnableTask [name=1] is running!...不推荐使用Executors的静态方法创建线程池 !!!...初始化数组用时：1847192纳秒, 初始化数组总和:493016 线程池计算用时：4220889纳秒, 线程池执行结果:493016 ?
创建线程在 Python 中，可以使用 threading.Thread 类来创建线程。创建一个线程的基本步骤如下：定义一个函数，该函数将作为线程的执行函数。...使用 start() 方法启动线程。...worker()，它将作为线程的执行函数。...最后，我们使用 start() 方法启动线程。线程的属性和方法线程属性线程对象有许多属性，用于获取有关线程状态的信息。以下是一些常用的属性：name：线程的名称。ident：线程的唯一标识符。...is_alive()：判断线程是否正在运行。daemon：设置线程是否为守护线程。线程方法线程对象还有一些方法，可以用于控制线程的行为。以下是一些常用的方法：start()：启动线程。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大家好，从今天开始，我和大家一起来探讨 java 中线程的使用。...本篇文章是 java 线程系列文章的第一篇文章，主要介绍进程与线程的概念和 java 中如何使用线程。...线程的简单使用 1 进程与线程 1.1 进程的概念 1.1 线程的概念 2 java 中如何创建线程 2.1 继承 Thread 类的方式 2.2 实现 Runnable 接口 3 运行多个线程...一个进程至少包含一个线程。 类似下图： 2 java 中如何创建线程 在了解了线程和进程的基本概念后，我们来学习一下 java 中的线程如何使用。...3 运行多个线程 经过前面的例子，大家可能没有看出使用线程和不使用线程的差别，下面我们再举一个例子来体验一下。 编写两个线程，一个线程每隔 1 秒输出一个数字，一个线程每隔 0.5 秒输出一个字母。
1.3中采用的模式.prefork本身并没有使用到线程,2.0版使用它是为了与1.3版保持兼容性;另一方面,prefork用单独的子进程来处理不同的请求,进程之间是彼此独立的,这也使其成为最稳定的MPM.... worker的工作原理 相对于prefork,worker是2.0 版中全新的支持多线程和多进程混合模型的MPM.由于使用线程来处理,所以可以处理相对海量的请求,而系统资源的开销要小于基于进程的服务器....但是, worker也使用了多进程,每个进程又生成多个线程,以获得基于进程服务器的稳定性.这种MPM的工作方式将是Apache 2.0的发展趋势. worker的工作原理是,由主控制进程生成“StartServers...”个子进程,每个子进程中包含固定的ThreadsPerChild 线程数,各个线程独立地处理请求.同样,为了不在请求到来时再生成线程,MinSpareThreads和MaxSpareThreads设置了最少和最多的空闲线程数...;而MaxClients设置了所有子进程中的线程总数.如果现有子进程中的线程总数不能满足负载,控制进程将派生新的子进程.
多线程 前言 我看了不止一个人说多线程是鸡肋，但是就依照我个人觉得多线程在一些小型的爬虫中还是可以显著的提高速度的，相比多进程来说应该还是挺简单的 使用多线程 继承threading.Thread...继承threading.Thread模块是一个很好的一个选择，就像java中也是可以继承类和实现接口一样，这都是很好的选择，下面我们来看看具体如何使用 1234567891011121314151617181920212223242526...，直至线程运行完毕才运行main线程的语句 print "线程运行结束" 需要注意的是，这种继承的方式有一个缺点，这个和java中继承来实现多线程是一样的，就是一个对象只能是对应一个线程，并不能一个对象被多个线程共享...守护线程就是当主线程运行完后，这个线程也会随着主线程的结束而结束 共享队列 从源代码可以看出队列是实现了锁原语的，因此可以使用队列实现线程的同步，这里的主要原理就不细说了，简单的说就是get和put等方法都实现了锁原语...，就是当一个操作正在执行的时候其他的操作会阻塞等待 下面我自己写了一个使用两个线程实现同时入队和出队的程序 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556
//记录一下为什么阿里禁止使用一下方式创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); public...Runtime.getRuntime().availableProcessors() /** * 如果是CPU密集型，CPU用的高，maximumPoolSize = CPU核数+1 * */ /...= new ThreadPoolExecutor( 2,//核心线程数 5,//最大线程数 2L,//等待时间 TimeUnit.SECONDS...,,//等待时间的单位 new LinkedBlockingQueue(3),//等待的阻塞消息队列 Executors.defaultThreadFactory()...,//使用默认工厂创建 /** * 拒绝策略 * .AbortPolicy()默认的 ，拒绝执行策略 * CallerRunsPolicy
线程池的使用 一、常见的五中线程池 ---- 【1】Executors.newFixedThreadPool(n)：创建一个定长的线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。...使用开源框架guava 提供的 ThreadFactoryBuilder 可以快速给线程池里的线程设置有意义的名字，一般使用默认即可。...当然，我们的系统所有的任务使用单独的服务器部署的，我们使用不同规模的线程池完成不同类型的任务，但是出现这样的问题时也会影响到其他任务。...五、线程池的监控 ---- 如果系统中大量使用线程池，则有必要对线程池进行监控，方便出现问题时，可以根据线程池的使用状况快速定位问题。...**总结：**通过本篇先简单了解为什么要使用线程池、如何使用线程池和线程池的使用原理等。方便以后更准确、更有效地使用线程池
今天，我们将一起探讨批量爬虫采集的性能优化，特别关注减少网络延迟的方法。网络延迟是爬虫程序中一个常见的性能瓶颈，通过优化网络延迟，我们可以提高爬虫程序的采集速度和效率。...在Python中，我们可以使用`aiohttp`库实现异步请求。 2.使用多线程或多进程 通过多线程或多进程技术，我们可以让爬虫程序在多个任务之间并行执行，从而进一步提高采集速度。...在Python中，我们可以使用`threading`库实现多线程，或使用`multiprocessing`库实现多进程。 3.使用连接池 建立和关闭网络连接会消耗一定的时间。...我们可以通过使用本地DNS缓存或第三方DNS服务来优化DNS解析速度。 5.选择合适的爬取策略 根据目标网站的特点，选择合适的爬取策略，例如广度优先搜索（BFS）或深度优先搜索（DFS）。...下面是一个简单的代码示例，展示了如何在Python爬虫中使用`aiohttp`库实现异步请求：```python import aiohttp import asyncio async def fetch
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...使用 ThreadPoolExecutor 创建线程池 源码分析 ,ThreadPoolExecutor 的构造函数 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目录 1、实现线程的三种方式 2、线程的运用 常用函数： 效果展示 以下是效果图，运用了窗体美化包 ---- 1、实现线程的三种方式 继承 Thread类，并重写run()方法; 实现 Runnable...程序中负责执行的哪个东东就叫做线程（执行路线，进程内部的执行序列），或者说是进程的子任务。...常用函数： sleep()：设置线程休眠时间，单位毫秒； yield()：方法是停止当前线程，让同等优先权的线程运行，如果没有同等优先权的线程，那么Yield()方法将不会起作用...wait()：让线程处于等待状态，并且释放掉抢到的锁旗标，其他线程可以继续抢锁旗标。wait()必须在同步的代码块中执行。...MyThread1 m1 = new MyThread1(); MyThread1 m2 = new MyThread1(); //m1.run();//错误的使用线程方法 //启用线程
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