爬虫性能相关

Posted 2020-10-13 Optimus丶G

一、背景

　　爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端的通信过程，如果我们有多个url待爬取，采用串行的方式执行，只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。

　　注意：串行并不意味着抵消，如果串行的都是纯计算的任务，那么cpu的利用率仍然会很高，之所以爬虫程序的串行低效，是因为爬虫程序是明显的IO密集型程序。

　　那么该如何提高爬取性能呢？

二、同步、异步、回调机制

1、同步调用：即提交一个任务后就在原地等待任务结束，拿到任务的结果后再继续执行下一行代码，效率低下

import requests

def get_page(url):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text


urls=[\'https://www.baidu.com/\',\'http://www.sina.com.cn/\',\'https://www.python.org\']
for url in urls:
    res=get_page(url) #调用一个任务，就在原地等待任务结束拿到结果后才继续往后执行
    print(len(res))

同步调用

同步调用

2、简单的解决方案：多线程或多进程

#在服务器端使用多线程（或多进程）。多线程（或多进程）的目的是让每个连接都拥有独立的线程（或进程），这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。

from multiprocessing import Process
from threading import Thread
import requests

def get_page(url):
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text


if __name__ == \'__main__\':
    urls=[\'https://www.baidu.com/\',\'http://www.sina.com.cn/\',\'https://www.python.org\']
    for url in urls:
        p=Process(target=get_page,args=(url,))
        p.start()
        # t=Thread(target=get_page,args=(url,))
        # t.start()

多线程或多进程

该方案的问题是：

　　我们是无法无限制地开启多线程或多进程的，在遇到要同时响应成百上千个的连接请求，则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源，降低系统对外界响应效率，而且线程与进程半壶纱呢也更容易进入假死状态。

3、改进方案：线程池或进程池+异步调用：提交一个任务后并不会等待任务结束，而是接续下一行代码

　　很多人可能会考虑使用“线程池”或“连接池”，“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率，其维持一定合理数量的线程，并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池。尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销，都被广泛应用很多大型系统，如websphere、tomcat和各种数据库等。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests

def get_page(url):
    print(\'GET : %s\' %url)
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text


if __name__ == \'__main__\':
    p=ProcessPoolExecutor()
    # p=ThreadPoolExecutor()

    urls=[\'https://www.baidu.com/\',\'http://www.sina.com.cn/\',\'https://www.python.org\']
    for url in urls:
        p.submit(get_page,url)
    p.shutdown(wait=True)

进程池或线程池

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
import requests
import os

def get_page(url):
    print(\'%s GET : %s\' %(os.getpid(),url))
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text

def parse_page(res):
    res=res.result()
    print(\'%s parsing\' %os.getpid())

if __name__ == \'__main__\':
    p=ProcessPoolExecutor()
    # p=ThreadPoolExecutor()

    urls=[\'https://www.baidu.com/\',\'http://www.sina.com.cn/\',\'https://www.python.org\']
    for url in urls:
        p.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page)
    p.shutdown(wait=True)

异步调用+回调机制

异步调用+回调机制

改进后方案其实也存在问题：

　　“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用IO接口带来的资源占用。而且，所谓“池”始终有其上线，当请求大大超过上限是，“池”构成的系统对外界的英雄并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模，并根据响应规模调整“池”的大小。

三、高性能

　　上述无论哪种解决方案其实都没有解决一个性能相关的问题：IO阻塞，无论是多进程还是多线程，在遇到IO阻塞时都会被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限，程序的执行效率因此就降低了下来。

　　解决这一问题的关键在于，我们自己从应用程序级别检测IO阻塞然后切换到我们自己程序的其他任务执行，这样把我们程序的IO降到最低，我们的程序处于就绪态就会增多，以此来迷惑操作系统，操作系统便以为我们的程序是IO比较少的程序。从而会尽可能多的分配CPU给我们，这样也就达到了提升程序执行效率的目的。

　　1.在python3.3之后新增了asyncio模块，可以帮我们检测IO（只能是网络IO），实现应用程序级别的切换

import asyncio

@asyncio.coroutine
def task(task_id,senconds):
    print(\'%s is start\' %task_id)
    yield from asyncio.sleep(senconds) #只能检测网络IO,检测到IO后切换到其他任务执行
    print(\'%s is end\' %task_id)

tasks=[task(task_id=1,senconds=3),task(task_id=2,senconds=4)]

loop=asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

基本使用

　　2.但asyncio模块只能发tcp级别的请求，不能发http协议，因此，在我们需要发送http请求的时候，需要我们自定义http报头

#我们爬取一个网页的过程，以https://www.python.org/doc/为例，将关键步骤列举如下
#步骤一：向www.python.org这台主机发送tcp三次握手，是IO阻塞操作
#步骤二：封装http协议的报头
#步骤三：发送http协议的请求包，是IO阻塞操作
#步骤四：接收http协议的响应包，是IO阻塞操作
import asyncio

@asyncio.coroutine
def get_page(host,port=80,url=\'/\'):
    #步骤一（IO阻塞）：发起tcp链接，是阻塞操作，因此需要yield from
    recv,send=yield from asyncio.open_connection(host,port)

    #步骤二：封装http协议的报头，因为asyncio模块只能封装并发送tcp包，因此这一步需要我们自己封装http协议的包
    requset_headers="""GET %s HTTP/1.0\\r\\nHost: %s\\r\\n\\r\\n""" % (url, host,)
    # requset_headers="""POST %s HTTP/1.0\\r\\nHost: %s\\r\\n\\r\\nname=egon&password=123""" % (url, host,)
    requset_headers=requset_headers.encode(\'utf-8\')

    #步骤三（IO阻塞）：发送http请求包
    send.write(requset_headers)
    yield from send.drain()

    #步骤四（IO阻塞）：接收http协议的响应包
    text=yield from recv.read()

    #其他处理
    print(host,url,text)
    send.close()
    print(\'-===>\')
    return 1

tasks=[get_page(host=\'www.python.org\',url=\'/doc\'),get_page(host=\'www.cnblogs.com\',url=\'linhaifeng\'),get_page(host=\'www.openstack.org\')]

loop=asyncio.get_event_loop()
results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

print(\'=====>\',results) #[1, 1, 1]

asyncio+自定义http协议报头

　　3.由于自定义http有点麻烦，浴室有了aiohttp模块，专门帮我们封装http报头，然后我们还需要用asyncio检测IO实现切换

import aiohttp
import asyncio

@asyncio.coroutine
def get_page(url):
    print(\'GET:%s\' %url)
    response=yield from aiohttp.request(\'GET\',url)

    data=yield from response.read()

    print(url,data)
    response.close()
    return 1

tasks=[
    get_page(\'https://www.python.org/doc\'),
    get_page(\'https://www.cnblogs.com/linhaifeng\'),
    get_page(\'https://www.openstack.org\')
]

loop=asyncio.get_event_loop()
results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

print(\'=====>\',results) #[1, 1, 1]

asyncio+aiohttp

　　4.此外，还可以将requests.get函数传给asyncio，就能够被检测了

import requests
import asyncio

@asyncio.coroutine
def get_page(func,*args):
    print(\'GET:%s\' %args[0])
    loog=asyncio.get_event_loop()
    furture=loop.run_in_executor(None,func,*args)
    response=yield from furture

    print(response.url,len(response.text))
    return 1

tasks=[
    get_page(requests.get,\'https://www.python.org/doc\'),
    get_page(requests.get,\'https://www.cnblogs.com/linhaifeng\'),
    get_page(requests.get,\'https://www.openstack.org\')
]

loop=asyncio.get_event_loop()
results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
loop.close()

print(\'=====>\',results) #[1, 1, 1]

asyncio+requests模块的方法

asyncio+requests模块的方法

　　5.还有之前在协程时介绍的gevent模块

from gevent import monkey;monkey.patch_all()
import gevent
import requests

def get_page(url):
    print(\'GET:%s\' %url)
    response=requests.get(url)
    print(url,len(response.text))
    return 1

# g1=gevent.spawn(get_page,\'https://www.python.org/doc\')
# g2=gevent.spawn(get_page,\'https://www.cnblogs.com/linhaifeng\')
# g3=gevent.spawn(get_page,\'https://www.openstack.org\')
# gevent.joinall([g1,g2,g3,])
# print(g1.value,g2.value,g3.value) #拿到返回值


#协程池
from gevent.pool import Pool
pool=Pool(2)
g1=pool.spawn(get_page,\'https://www.python.org/doc\')
g2=pool.spawn(get_page,\'https://www.cnblogs.com/linhaifeng\')
g3=pool.spawn(get_page,\'https://www.openstack.org\')
gevent.joinall([g1,g2,g3,])
print(g1.value,g2.value,g3.value) #拿到返回值

gevent+requests

gevent+requests

　　6.封装了gevent+requests模块的grequests模块

#pip3 install grequests

import grequests

request_list=[
    grequests.get(\'https://wwww.xxxx.org/doc1\'),
    grequests.get(\'https://www.cnblogs.com/linhaifeng\'),
    grequests.get(\'https://www.openstack.org\')
]


##### 执行并获取响应列表 #####
# response_list = grequests.map(request_list)
# print(response_list)

##### 执行并获取响应列表（处理异常） #####
def exception_handler(request, exception):
    # print(request,exception)
    print("%s Request failed" %request.url)

response_list = grequests.map(request_list, exception_handler=exception_handler)
print(response_list)

grequests

grequests

　　7.twisted：是一个网络框架，其中一个功能是发送异步请求，检测IO并自动切换

\'\'\'
#问题一：error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools": http://landinghub.visualstudio.com/visual-cpp-build-tools
https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted
pip3 install C:\\Users\\Administrator\\Downloads\\Twisted-17.9.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install twisted

#问题二：ModuleNotFoundError: No module named \'win32api\'
https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/pywin32/

#问题三：openssl
pip3 install pyopenssl
\'\'\'

#twisted基本用法
from twisted.web.client import getPage,defer
from twisted.internet import reactor

def all_done(arg):
    # print(arg)
    reactor.stop()

def callback(res):
    print(res)
    return 1

defer_list=[]
urls=[
    \'http://www.baidu.com\',
    \'http://www.bing.com\',
    \'https://www.python.org\',
]
for url in urls:
    obj=getPage(url.encode(\'utf=-8\'),)
    obj.addCallback(callback)
    defer_list.append(obj)

defer.DeferredList(defer_list).addBoth(all_done)

reactor.run()




#twisted的getPage的详细用法
from twisted.internet import reactor
from twisted.web.client import getPage
import urllib.parse


def one_done(arg):
    print(arg)
    reactor.stop()

post_data = urllib.parse.urlencode({\'check_data\': \'adf\'})
post_data = bytes(post_data, encoding=\'utf8\')
headers = {b\'Content-Type\': b\'application/x-www-form-urlencoded\'}
response = getPage(bytes(\'http://dig.chouti.com/login\', encoding=\'utf8\'),
                   method=bytes(\'POST\', encoding=\'utf8\'),
                   postdata=post_data,
                   cookies={},
                   headers=headers)
response.addBoth(one_done)

reactor.run()

twisted的用法

twisted的用法

　　8.tornado

from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient
from tornado.httpclient import HTTPRequest
from tornado import ioloop


def handle_response(response):
    """
    处理返回值内容（需要维护计数器，来停止IO循环），调用 ioloop.IOLoop.current().stop()
    :param response: 
    :return: 
    """
    if response.error:
        print("Error:", response.error)
    else:
        print(response.body)


def func():
    url_list = [
        \'http://www.baidu.com\',
        \'http://www.bing.com\',
    ]
    for url in url_list:
        print(url)
        http_client = AsyncHTTPClient()
        http_client.fetch(HTTPRequest(url), handle_response)


ioloop.IOLoop.current().add_callback(func)
ioloop.IOLoop.current().start()

Tornado

tornado