或者用最简单的例子来解释这一概念就是每个浏览器中都存在的JavaScript事件循环。...，这么做事为了释放GIL，创建从属线程 return 42 def supervisor(): # 这个函数设置从属线程，显示线程对象，运行耗时计算，最后杀死进程 signal =...现在，你应该能理解为什么 flags_asyncio.py 脚本比 flags.py 快的多了吧。 因为flags.py 是依次同步下载，每次下载都要用几十亿个CPU周期等待结果。...to_do = [download_one(cc, semaphore) for cc in sorted(cc_list)] # 获取一个迭代器，这个迭代器会在future运行结束后返回...下面我们用一个实际的例子来演示一下： 每次下载发起多次请求 我们修改一下上边下载国旗的代码，使在下载国旗的同时还可以获取国家名称在保存图片的时候使用。
可迭代(Iterable):直接作用于for循环的变量 迭代器(Iterator):不但可以作用于for循环，还可以被next调用 list是典型的可迭代对象，但不是迭代器 通过isinstance判断...外层 for 循环每次迭代会新建一个 grouper 实例，赋值给 coroutine 变量；grouper 是委派生成器。 2....() aiohttp asyncio实现单线程的并发io，在客户端用处不大 在服务器端可以asyncio+coroutine...配合，因为http是io操作 asyncio实现了tcp，udp，ssl等协议 aiohttp是给予asyncio实现的http框架 pip install aiohttp安装 # aiohttp案例...import ThreadPoolExecutor import time def return_future(msg): time.sleep(3) return msg # 创建一个线程池
8) asyncio, aiohttp, aiofiles # 处理协程 分析并使用单线程下载视频 我们需要将梨视频网站上的视频资源下载到电脑本地，那必不可少的两个元素必然是视频名称和视频资源url。...其中start每次增长为12，即每次加载12段视频；mrd为一个随机数，filterIds即为视频资源的cid号。 2. 发送起始页请求 我们可以根据抓包获取到的信息构建请求，获取响应内容。...(4) # 此处的4表示每次只开启4个线程下载视频资源 # 此处的map方法和Python自带的map(x,y)含义类似，即将可迭代对象y中的每一个元素执行函数x。...重点： 1)在函数前加上async关键字，函数即被创建为一个协程对象; 2)协程对象中所有需要io耗时操作的部分均需使用await将任务挂起； 3)协程对象不能直接运行，需要创建一个事件循环(类似无限循环...for i in name: if i not in stop: new_name += i return new_name 在使用多线程和协程下载视频资源这部分代码中都是使用单线程和线程池
requests，其中”hello world”看起来像这样： response = requests.get('http://python.org') print(response.text) 那么为什么...aiohttp 在.get()执行时仅加载标头，让您决定在第二个异步操作中支付之后加载正文的成本。...事实上，您可以将会话对象想象为用户启动和关闭浏览器：每次您想要加载新选项卡时都这样做是没有意义的。 因此，您应该重用会话对象并从中发出许多请求。...，您甚至可以创建一个中央注册表来保存来自代码中任何位置的会话对象，或者Client保存对它的引用的更高级别的类。...您需要多个线程并希望避免在它们之间共享可变对象。 您希望多个连接池从不同的队列中受益并分配优先级。
协程：又称为微线程，在一个线程中执行，执行函数时可以随时中断，由程序（用户）自身控制，执行效率极高，与多线程比较，没有切换线程的开销和多线程锁机制。...传入的参数是future或协程构成的可迭代对象。...多任务中获取返回值 方案1：需要通过loop.create_task()创建task对象，以便后面来获取返回值 下面代码asyncio.wait()中，参数传入的是由future（task）对象构成的可迭代对象...动态添加写成IO 动态添加协程 方案是创建一个线程，使事件循环在线程内永久运行 相关函数介绍： loop.call_soon_threadsafe() ：与 call_soon()类似，等待此函数返回后马上调用回调函数...asyncio在aiohttp中的应用 aiohttp是一个异步库，分为客户端和服务端，下面只是简单对客户端做个介绍以及一个经常遇到的异常情况。
2、线程池、进程池（适当的使用）：好处：可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。弊端：池中线程或进程的数量是有上限。...，并控制并发数量和超时时间等参数 async def main(): # 创建一个aiohttp_socks.ProxyConnector对象，用来设置代理服务器的参数 connector...= ProxyConnector.from_url(proxy) # 创建一个aiohttp.ClientSession对象，用来发送HTTP请求，并传入connector参数 async...with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session: # 创建一个空列表，用来存储所有的协程任务...tasks = [] # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中 for i in range(10000):
在实际爬虫过程中遇到反爬机制是再常见不过的，今天为了增加对爬虫机制的理解，我们就通过手动实现多线程的爬虫过程，同时引入IP代理池进行基本的反爬操作。...，并控制并发数量和超时时间等参数 async def main(): # 创建一个aiohttp_socks.ProxyConnector对象，用来设置代理服务器的参数...connector = ProxyConnector.from_url(proxy) # 创建一个aiohttp.ClientSession对象，用来发送HTTP请求，并传入connector参数...async with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session: # 创建一个空列表，用来存储所有的协程任务...tasks = [] # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中 for i in range
1、使用多线程或进程技术，可以同时执行多个爬取任务。Python标准库提供了threading和multiprocessing模块，可用于创建多线程或多进程的爬虫程序。...比如这里我们可以通过选择使用代理IP来增加爬虫的高效性，示例通过使用aiohttp并加上由亿牛云提供的爬虫代理加强版IP池多线程并发采集百度，实现demo如下：# 导入相关库import asyncioimport...= ProxyConnector.from_url(proxy) # 创建一个aiohttp.ClientSession对象，用来发送HTTP请求，并传入connector参数 async...with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session: # 创建一个空列表，用来存储所有的协程任务...tasks = [] # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中 for i in range(10000):
线程与协程对比 2. 使用 asyncio 和 aiohttp 下载 3. 避免阻塞型调用 4. 使用 asyncio.as_completed 5....，释放GIL，创建从属线程 return 42 def supervisor(): # 该函数，设置从属线程，显示线程对象，运行耗时的计算，最后杀死线程 signal = Signal...在输出，后来被覆盖） end slow cancel end spin answer: 42 请按任意键继续. . . 2....使用 asyncio 和 aiohttp 下载 import time import sys import os import asyncio import aiohttp POP20_CC = ('...避免阻塞型调用 执行硬盘或网络 I/O 操作的函数定义为 阻塞型函数 有两种方法能 避免阻塞型调用 中止整个应用程序 的进程： 在单独的线程中运行各个阻塞型操作 把每个阻塞型操作 转换成非阻塞的异步调用
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： ?...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？...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？...而在现在这个快速版本里面，我们创建了100个协程，并把它提交给asyncio.wait来统一调度。asyncio.wait会在所有协程全部结束的时候才返回。...当程序运行时，Python 会自动调度这100个协程，当一个协程在等待网络 IO 返回时，切换到第二个协程并发起请求，在这个协程等待返回时，继续切换到第三个协程并发起请求……。
一、为什么要用异步？ 许多之前没有听说过异步地朋友可能看到标题地第一反应就是：什么是异步？为什么要用异步？...我们先来讲讲为什么要用异步，对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。...，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？...对于一些异步的基本概念不了解的朋友可以去看这篇文章： 深入理解 Python 异步编程(上) 下面我们以一个简单的例子来了解一下异步的使用 二、异步的简单使用 在开始之前，大家要牢记异步是单线程的，所以代码中不能有非异步的
一个线程只能属于一个进程，但是一个进程可以拥有多个线程.多线程处理就是允许一个进程中在同一时刻执行多个任务. import time import threading class DataCopy...thread2.run() # run() 方法并不启动一个新线程，就是在主线程中调用了一个普通函数而已。...CONSUMER] 吃鸡翅 %s...' % n) time.sleep(1) r = '吃完啦，饱饱的了' def produce(customer): # 启动迭代器...安装 https://pypi.org/project/aiohttp/ pip3 install aiohttp 异步请求脚本: import aiohttp import asyncio async...task任务 根据入参并发数创建task任务,传给looop执行.
协程的概念 协程（coroutine）通常又称之为微线程或纤程，它是相互协作的一组子程序（函数）。所谓相互协作指的是在执行函数A时，可以随时中断去执行函数B，然后又中断继续执行函数A。...历史回顾 Python 2.2：第一次提出了生成器（最初称之为迭代器）的概念（PEP 255）。...Python 3.3：添加了yield from特性，允许从迭代器中返回任何值（注意生成器本身也是迭代器），这样我们就可以串联生成器并且重构出更好的生成器。...如果不愿意每次都用这样的代码来“预激”生成器，可以写一个包装器来完成该操作，代码如下所示。...import asyncio import aiohttp async def download(url): print('Fetch:', url) async with aiohttp.ClientSession
r对象的iter_content方法，同时指定chunk_size=512（即每次读取512个字节）来进行读取。...但是如果仅仅是迭代是不行，如果下载中途出现问题我们之前的努力就白费了，所以我们需要做到一个断点续传的功能。 断点续传 所谓断点续传，也就是要从文件已经下载的地方开始继续下载。...在以前版本的 HTTP 协议是不支持断点的，HTTP/1.1 开始就支持了。...一般断点下载时会用到 header请求头的Range字段，这也是现在众多号称多线程下载工具（如 FlashGet、迅雷等）实现多线程下载的核心所在。 ?...使用aiohttp进行并发下载 import aiohttp import asyncio from tqdm import tqdm async def fetch(session, url, dst
对于企业级来说，肯定是影响用户体验了，所以我当时考虑的是多线程或协程。 然后我就先从协程开始的。 由于异步请求这块也就刚开始学习爬虫的时候学了学，后面也就很少去用了，顶多就无脑多线程。...每个线程有一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行...但异步的实现方式并没那么容易，在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中，然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。...基本可以实现想要的并发限制操作 async def _bulk_task(num,current_page = 1): """批量创建异步任务 """ task = [] for i in...range(num):# 每次10个连接并发进行请求 task.append(asyncio.create_task(get(current_page))) current_page
(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用：在执行 A 函数的时候，可以随时中断，去执行 B 函数，然后中断B函数，继续执行 A 函数 （可以自动切换），但这一过程并不是函数调用（没有调用语句），过程很像多线程...，然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解：在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行，注意不是通过调用函数的方式做到的，并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定...协程和线程差异 在实现多任务时, 线程切换从系统层面远不止保存和恢复 CPU上下文这么简单。...在程序想要创建多个任务对象，需要使用Task对象来实现。...接下里你肯定问：为什么python会提供这种功能？ 其实，一般在程序开发中我们要么统一使用 asycio 的协程实现异步操作、要么都使用进程池和线程池实现异步操作。
在上一篇文章中，我们提到了 aiohttp 官方文档中的默认写法速度与 requests 单线程请求没有什么区别，需要通过使用asyncio.wait来加速 aiohttp 的请求。...大家可以在浏览器上面输入这个网址测试看看。...在等待 5 秒网址返回的过程中，又去检查第一个 3 秒请求是否结束了。直到 3 秒请求已经返回了结果，再等待 5 秒的请求。 那为什么上面这段代码，并没有按这段逻辑来走？...那么为什么我们把很多协程放进一个 列表里面，然后把列表放进 asyncio.wait里面，也能实现并行呢？这是因为，asyncio.wait帮我们做了创建 Task 的任务。...上面这样写，会导致每一个 Task 被分批调度，一个 Task 在等待网络 IO 的时候，没有办法切换到第二个 Task，所以最终又会降级成串行请求。
所以爬虫程序里面直接python使用aiohttp 通过设置代理IP，多线程并发采集，这样能更高效的获取数据。代理IP最好是选择付费的优质代理服务商，不管是代理的连通率，延迟，速度，带宽都有保证。...，并控制并发数量和超时时间等参数 async def main(): # 创建一个aiohttp_socks.ProxyConnector对象，用来设置代理服务器的参数 connector...= ProxyConnector.from_url(proxy) # 创建一个aiohttp.ClientSession对象，用来发送HTTP请求，并传入connector参数 async...with aiohttp.ClientSession(connector=connector) as session: # 创建一个空列表，用来存储所有的协程任务...tasks = [] # 循环10000次，每次创建一个fetch函数的协程任务，并添加到列表中 for i in range(10000):
本文将介绍如何利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取，让我们在信息的海洋中快速捕捉所需数据。异步爬虫介绍异步爬虫是指在进行数据抓取时能够实现异步IO操作的爬虫程序。...传统的爬虫程序一般是同步阻塞的，即每次发送请求都需要等待响应返回后才能进行下一步操作，效率较低。而异步爬虫可以在发送请求后不阻塞等待响应，而是继续执行其他任务，从而提升了数据抓取效率。...Aiohttp具有高效、灵活的特点，适合用于构建异步爬虫程序。异步过程在异步爬虫中，我们通常会用到异步IO、协程和事件循环等概念。...异步IO是指在进行IO密集型任务时，能够在等待IO操作的过程中执行其他任务。而协程是一种轻量级的线程，可以在线程之间快速切换，实现并发执行。事件循环则是异步程序的控制中心，负责调度协程的执行。...一、环境配置在开始之前，我们需要确保已经安装了Python和相关依赖库。
概述 首先我们看一下多进程、多线程、异步 IO，三者的区别。多进程顾名思义就是多个进程处理任务，多线程顾名思义就是多个线程处理任务，不管是多线程还是多进程，设置多少个线程或者进程是一个大难题！...那么，有没有什么办法可以减少大量进程或者线程的创建产生的大量内存占用？其实是有的，就是利用所谓的线程池或者进程池；既然减少了创建和销毁对象产生的开销，那么进程或者线程切换的开销有没有办法减少呢？...，所以在这里我选择 aiohttp 这个模块。...异步耗时 在讲解异步耗时之前，我们首先需要把代码中的 detect 方法改成异步，这太简单了，直接给出修改后的完整代码。...和同步相比差了没多少，但是确实可以发现异步的效率要比同步高，为什么这里差了没多少主要是因为网站数量太少了，异步和同步并没什么太大的区别，如果有几千个甚至几万个网站可能差距就出来了。
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