grequests是一个基于gevent的异步HTTP请求库,它允许同时发送多个HTTP请求并异步处理响应。以下是使用grequests库的基本步骤:
Python中的Requests库非常强大,所以Go开发者模仿Python的Requests库,由此诞生了Grequests库。Grequests提供了一系列便利功能,使得发送HTTP请求变得简单高效。下面就是Grequests在Golang中实现的一些关键特性:
假如有一个文件,里面有 10 万个 url,需要对每个 url 发送 http 请求,并打印请求结果的状态码,如何编写代码尽可能快的完成这些任务呢?
众所周知,requests 出于 K神 之手,但它是串行的,在并发场景下效率会受到阻塞的影响而变得低下。他一度认为程序是为人设计的,这不,当人们需要异步发送请求,提高请求效率的时候,他又推出了全新的 grequests 库(仅 100 多行代码)。
本文将介绍如何使用Go语言构建一个高效稳定的微信公众号爬虫,涵盖了发送HTTP请求、HTML解析、反爬虫策略、数据存储管理、异常处理和并发爬取等多个方面的功能。我们将深入探讨如何应对微信公众号可能存在的反爬虫机制,确保爬取的稳定性和持续性,并介绍如何设计并发爬取的策略,以提高爬取效率。
1、独立cookie。(两个打印结果应该不同) #coding=utf-8 import grequests urls = [ 'http://www.baidu.com/', 'http://www.zhihu.com/', ] rs = [grequests.get(url) for url in urls] grequests.map(rs) for ar in rs: print(ar.session.cookies) 2、共享cookie。(三个打印结果应该相同) #cod
前两天有一个需求,需要访问某API服务器请求数据,该服务器限制了QPS=2(哈哈应该都知道是哪个服务器了吧_(:з」∠)_),因为QPS很小所以就使用阻塞式请求。后来开通了服务,QPS提高到了20,阻塞式请求满足不了这个QPS了,于是使用了GRequests来并发请求数据,但这里又遇到了一个问题:并发太快,服务器通过发送错误码拒绝了很多数据的响应,造成了资源的浪费。 故在此记录以下几种 节流(Throttle) 方法:
在当今数字化的世界中,网页抓取技术变得越来越重要。无论是获取数据、分析信息,还是构建自定义应用程序,我们都需要从互联网上抓取数据。本文将介绍如何使用 Go 编程语言和 grequests 库来构建一个简单的 Bilibili 视频下载器,同时利用爬虫代理 IP 技术来提高稳定性和速度。
就会报错 type interface {} does not support indexing
1 # !usr/bin/python3.4 2 # -*- coding:utf-8 -*- 3 4 import json 5 import grequests 6 import requests 7 import re 8 import time 9 10 def geturl(urls): 11 12 sn = requests.Session() 13 rs = [grequests.get(url, session=sn) for url in urls]
根据文章内容撰写摘要总结。
在平时使用谷歌翻译的过程中,经常会遇到需要批量翻译大量文本的情景,这种时候需要调用谷歌翻译的API
今天上午我忙完手中的事情之后突然想起来我还没签到,于是赶紧打开签到页面,刚点击了签到按钮,提示“签到成功,获得25阅读额度!”,正准备退出浏览器,忽然发现签到列表有异常,居然有用户有两条签到记录!!!
作者:Op小剑 来源: http://blog.csdn.net/xie_0723/article/details/52790786 关于 Python requests ,在使用中,总结了一些小技巧
每次升级bee工具都要先改其源码使之可以在任意目录内生成项目。实在不喜欢把第三方库和自己的所有项目放在一个目录下,太乱了。顺便问一下go为什么建议把所有项目源码都放在gopath/src目录内?
讲师的博客:https://www.cnblogs.com/wupeiqi/p/6229292.html 在编写爬虫时,性能的消耗主要在IO请求中,当单进程单线程模式下请求URL时必然会引起等待,从而使得请求整体变慢。 比如找10个国外的资源爬取,慢的效果就很明显。
本文主要是为了加快数据抓取任务,考虑使用多进程、多线程、异步原理,相关概念可以参考 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/0013868322563729e03f6905ea94f0195528e3647887415000
Go是Google开发的一种静态、强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收功能的类C编程语言。2009以开源项目的形式发布,2012年发布1.0稳定版本,距今已经十年了,其性能类似于Java和C++,但速度极快,适合搭载于web服务器,用于高性能分布式系统开发。
最近一直在开发自动化运维发布平台,底层命令行、文件通道主要基于 paramiko 模块,使用过程中遇到各种各样的问题,本文主要用于收集问题及解决记录,以备后续使用。 一、Error reading S
掌握 Go 语言的常见概念,如变量、循环、条件语句、函数、数据类型等等。深入了解 Go 基础知识的好起点是查阅 Go 官方文档
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
在下边有一个路线图,如果你想要成为一名Go语言的开发者的话,你可以沿着这张图里面的路径去学习,里面记录了一些你可能也想学习的库。当你问到:”我想成为一名Go语言开发者,接下来我要学些什么?“,我做的这个路线图就是一个很好的建议。
循环正常结束则执行else语句。一般用于循环找符合条件的元素,如果找到则break调出循环,不会触发else;如果没有找到(完整运行循环)则print not found
Python现在非常火,语法简单而且功能强大,很多同学都想学Python!所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍,欢迎前来领取!
程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里,要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量,要么从程序本身去找提效点,比如爬取的数据用gzip传输、提高处理数据的速度等。
在上周写完用scrapy爬去知乎用户信息的爬虫之后,github上star个数一下就在公司小组内部排的上名次了,我还信誓旦旦的跟上级吹牛皮说如果再写一个,都不好意思和你再提star了,怕你们伤心。上级不屑的说,那就写一个爬虫爬一爬github,找一找python大牛,公司也正好在找人。临危受命,格外激动,当天就去研究github网站,琢磨怎么解析页面以及爬虫的运行策略。意外的发现github提供了非常nice的API以及文档https://developer.github.com/v3/guides/,让我对github的爱已经深入骨髓。
Python 在 3.5 版本中引入了关于协程的语法糖 async 和 await, 在 python3.7 版本可以通过 asyncio.run() 运行一个协程。 所以建议大家学习协程的时候使用 python3.7+ 版本,本文示例代码在 python3.8 上运行的。
Github上面有很多有趣的python项目,包括软件、库、教程、资源等。这次收集了其中比较受欢迎的100个,供大家参考。
速度问题 最近工作中遇到这么一个问题,全站抓取时采用分布式:爬虫A与爬虫B,爬虫A给爬虫B喂饼,爬虫B由于各种原因运行的比较慢,达不到预期效果,所以必须对爬虫B进行优化。 提升Scrapy运行速度有很多方法,国外有大佬说过 Speed up web scraper Here's a collection of things to try: use latest scrapy version (if not using already) check if non-standard middlewares a
昨天的时候我参加了掘金组织的一场 Python 网络爬虫主题的分享活动,主要以直播的形式分享了我从事网络爬虫相关研究以来的一些经验总结,整个直播从昨天下午 1 点一直持续到下午 5 点,整整四个小时。
本文内容参考Github:https://github.com/lorien/awesome-web-scraping/blob/master/python.md
每个微服务应用难免会有远程调用,那么在JAVA里面,有很多种远程调用的方法,最基础的手写HTTP调用,或者使用restTetmplate,再到使用openfeign仅仅写个接口就可以实现调用。
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包管理 管理包和依赖的工具。 pip:Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools:保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 pipenv:Python 官方推荐的新一代包管理工具。 poetry: 可完全取代 setup.py 的包管理工具。 conda:跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling:管理 Python 包的命令行工具。 wheel:Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 分发 打包为可执行文件以便分发。 PyInstaller:将 Python
包管理 管理包和依赖的工具。 pip – Python 包和依赖关系管理工具。 pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具。 conda – 跨平台,Python 二进制包管理工具。 Curdling – 管理 Python 包的命令行工具。 wheel – Python 分发的新标准,意在取代 eggs。 文本处理 用于解析和操作文本的库。 通用 chardet – 字符编码检测器,兼容 Python2 和 Python3。 difflib – (Python 标准库)帮助我们进
Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多。而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及。
记得当初学C/C++,留下的深刻印象就是严肃、谨慎,特别关注功能函数实现,写代码前会经常看书,怕自己犯低级又不可知的错误,像那些经典《C和指针》、《C缺陷和陷阱》、《编程之美》等等,读到最后感觉这些书已经不是在写编程了,而是在写哲学,设计的美学,虽然现在都忘的一干二净了....
Python 生态,向来以各种类库齐全而闻名,这也是这门语言如此受欢迎的重要原因。今天萝卜哥就给大家分享一下这几天的战果,宵衣旰食,不眠不休的整理了近千个 Python 库,收藏的同时,给个在看不为过吧!
Awesome Python 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome – XXX 系列的资源整理。awesome-python 是 vinta 发起维护的 Python 资源列表,内容包括:Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。 Awesome Python 环境管理 包管理 包仓库 分发 构建工具 交互式解析器 文件 日期和时间 文本处理 特
快速开始 发送请求 >>> import requests >>> r = requests.get('https://api.github.com/events') # GET >>> r = requests.post('https://httpbin.org/post', data={'key': 'value'}) # POST >>> r = requests.put('https://httpbin.org/put', data={'key': 'value'}) # PUT >>> r = r
p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具。 pyenv – 简单的 Python 版本管理工具。 Vex – 可以在虚拟环境中执行命令。 virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具。 virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展。 包管理 管理包和依赖的工具。
链接:http://www.zhihu.com/question/24590883/answer/92420471
今天突然遇到一个比较全面的 python的框架的列表,分享一下。 http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/4780300.html
pyfiglet,Python写的figlet程序,使用字符组成ASCII艺术图片
Warehousebandersnatch – PyPA 提供的 PyPI 镜像工具。
用来访问第三方 API的库。 参见: List of Python API Wrappers and Libraries。
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