python爬虫之异步IO

Python网络爬虫技术详解与实践案例 Python网络爬虫作为一种高效的数据获取工具,在大数据时代具有广泛的应用前景。本文详细介绍了Python网络爬虫的基本概念、流程、进阶技巧,并通过具体代码案例展示了其应用。希望读者能够掌握这些知识和技巧,开发出更加高效、稳定、合规的Python网络爬虫。 阅读详情

在web请求非常多的情况下,异步IO往往效果和速率惊人。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests,time
start_time=time.time()
resp=requests.get(url='http://httpbin.org/headers')
print(resp.text)
print('用时:%s秒'%(time.time()-start_time))
运行结果:

然后用aiohttp和asyncio进行异步IO试一下:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import asyncio, aiohttp, time
start_time=time.time()
async def request(url):
	async with aiohttp.ClientSession() as session:
		async with session.get(url) as resp:
			resp_text=await resp.read()
			print(resp_text.decode('utf-8'))
loop=asyncio.get_event_loop()
tasks=[request('http://httpbin.org/headers')]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('用时:%s秒'%(time.time()-start_time))
运行结果:

虽然只有单任务,但是IO是通过交给操作系统处理的,速度也有一点的提升。那么在多任务的情况下会怎么样:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import asyncio, aiohttp, time
start_time=time.time()
response=[]
async def fn(url):
	async with aiohttp.ClientSession() as session:
		async with session.get(url=url) as resp:
			response.append(await resp.read())
loop=asyncio.get_event_loop()
tasks=[asyncio.ensure_future(fn('http://www.baidu.com')) for x in range(500)]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
#print(response)
print("用时%s秒" % (time.time()-start_time))
使用协程访问500次百度,运行结果:



我们再用同步的requests试一下:

60s!

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