多线程 多进程 协程 Queue(爬虫代码)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多线程 多进程 协程 Queue(爬虫代码)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
快速理解多进程与多线程以及协程的使用场合和特点
首先我们来了解下python中的进程,线程以及协程!
从计算机硬件角度:
计算机的核心是CPU,承担了所有的计算任务。
一个CPU,在一个时间切片里只能运行一个程序。
从操作系统的角度:
进程和线程,都是一种CPU的执行单元。
进程:表示一个程序的上下文执行活动(打开、执行、保存...)
线程:进程执行程序时候的最小调度单位(执行a,执行b...)
一个程序至少有一个进程,一个进程至少有一个线程。
并行 和 并发:
并行:多个CPU核心,不同的程序就分配给不同的CPU来运行。可以让多个程序同时执行。
cpu1 -------------
cpu2 -------------
cpu3 -------------
cpu4 -------------
并发:单个CPU核心,在一个时间切片里一次只能运行一个程序,如果需要运行多个程序,则串行执行。
cpu1 ---- ----
cpu1 ---- ----
多进程/多线程:
表示可以同时执行多个任务,进程和线程的调度是由操作系统自动完成。
进程:每个进程都有自己独立的内存空间,不同进程之间的内存空间不共享。
进程之间的通信有操作系统传递,导致通讯效率低,切换开销大。
线程:一个进程可以有多个线程,所有线程共享进程的内存空间,通讯效率高,切换开销小。
共享意味着竞争,导致数据不安全,为了保护内存空间的数据安全,引入"互斥锁"。
一个线程在访问内存空间的时候,其他线程不允许访问,必须等待之前的线程访问结束,才能使用这个内存空间。
互斥锁:一种安全有序的让多个线程访问内存空间的机制。
Python的多线程:
GIL 全局解释器锁:线程的执行权限,在Python的进程里只有一个GIL。
一个线程需要执行任务,必须获取GIL。
好处:直接杜绝了多个线程访问内存空间的安全问题。
坏处:Python的多线程不是真正多线程,不能充分利用多核CPU的资源。
但是,在I/O阻塞的时候,解释器会释放GIL。
所以:
多进程:密集CPU任务,需要充分使用多核CPU资源(服务器,大量的并行计算)的时候,用多进程。 multiprocessing
缺陷:多个进程之间通信成本高,切换开销大。
多线程:密集I/O任务(网络I/O,磁盘I/O,数据库I/O)使用多线程合适。
threading.Thread、multiprocessing.dummy
缺陷:同一个时间切片只能运行一个线程,不能做到高并行,但是可以做到高并发。
协程:又称微线程,在单线程上执行多个任务,用函数切换,开销极小。不通过操作系统调度,没有进程、线程的切换开销。genvent,monkey.patchall
多线程请求返回是无序的,那个线程有数据返回就处理那个线程,而协程返回的数据是有序的。
缺陷:单线程执行,处理密集CPU和本地磁盘IO的时候,性能较低。处理网络I/O性能还是比较高.
下面以这个网站为例,采用三种方式爬取。爬取前250名的电影。。
https://movie.douban.com/top250?start=0
通过分析网页发现第2页的url start=25,第3页的url start=50,第3页的start=75。因此可以得出这个网站每一页的数局是通过递增start这个参数获取的。
一般不看第一页的数据,第一页的没有参考价值。
这次我们主要爬取,电影名字跟评分。只是使用不同方式去对比下不同点,所以数据方面就不过多提取或者保存。只是简单的将其爬取下打印出来看看。
第一:采用多进程 , multiprocessing 模块。 当然这个耗时更网络好坏有关。在全部要请求都正常的情况下耗时15s多。
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#!/usr/bin/env python2 # -*- coding=utf-8 -*- from multiprocessing import Process, Queue import time from lxml import etree import requests class DouBanSpider(Process): def __init__( self , url, q): # 重写写父类的__init__方法 super (DouBanSpider, self ).__init__() self .url = url self .q = q self .headers = { ‘Host‘ : ‘movie.douban.com‘ , ‘Referer‘ : ‘https://movie.douban.com/top250?start=225&filter=‘ , ‘User-Agent‘ : ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (Khtml, like Gecko) Chrome/59.0.3071.104 Safari/537.36‘ , } def run( self ): self .parse_page() def send_request( self ,url): ‘‘‘ 用来发送请求的方法 :return: 返回网页源码 ‘‘‘ # 请求出错时,重复请求3次, i = 0 while i < = 3 : try : print u "[INFO]请求url:" + url return requests.get(url = url,headers = self .headers).content except Exception as e: print u ‘[INFO] %s%s‘ % (e,url) i + = 1 def parse_page( self ): ‘‘‘ 解析网站源码,并采用xpath提取 电影名称和平分放到队列中 :return: ‘‘‘ response = self .send_request( self .url) html = etree.HTML(response) # 获取到一页的电影数据 node_list = html.xpath( "//div[@class=‘info‘]" ) for move in node_list: # 电影名称 title = move.xpath( ‘.//a/span/text()‘ )[ 0 ] # 评分 score = move.xpath( ‘.//div[@class="bd"]//span[@class="rating_num"]/text()‘ )[ 0 ] # 将每一部电影的名称跟评分加入到队列 self .q.put(score + "\\t" + title) def main(): # 创建一个队列用来保存进程获取到的数据 q = Queue() base_url = ‘https://movie.douban.com/top250?start=‘ # 构造所有url url_list = [base_url + str (num) for num in range ( 0 , 225 + 1 , 25 )] # 保存进程 Process_list = [] # 创建并启动进程 for url in url_list: p = DouBanSpider(url,q) p.start() Process_list.append(p) # 让主进程等待子进程执行完成 for i in Process_list: i.join() while not q.empty(): print q.get() if __name__ = = "__main__" : start = time.time() main() print ‘[info]耗时:%s‘ % (time.time() - start) |
采用多线程时,耗时10.4s
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#!/usr/bin/env python2 # -*- coding=utf-8 -*- from threading import Thread from Queue import Queue import time from lxml import etree import requests class DouBanSpider(Thread): def __init__( self , url, q): # 重写写父类的__init__方法 super (DouBanSpider, self ).__init__() self .url = url self .q = q self .headers = { ‘Cookie‘ : ‘ll="118282";
bid=ctyiEarSLfw; ps=y; __yadk_uid=0Sr85yZ9d4bEeLKhv4w3695OFOPoedzC;
dbcl2="155150959:OEu4dds1G1o";
as="https://sec.douban.com/b?r=https%3A%2F%2Fbook.douban.com%2F";
ck=fTrQ;
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采用协程爬取,耗时15S,
用了多进程,多线程,协程,实现的代码都一样,没有测试出明显的那个好!都不分上下,可能跟网络,或者服务器配置有关。
但理论上来说线程,协程在I/O密集的操作性能是要高于进程的。
以上是关于多线程 多进程 协程 Queue(爬虫代码)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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