Python爬虫中的并发编程详解
作者：互联小助手
并发编程在爬虫中的应用
本文将为大家介绍 Python 中的多线程、多进程和异步编程，并且以爬取“360图片”网站的图片并保存到本地为例，为大家分别展示使用单线程、多线程和异步 I/O 编程的爬虫程序有什么区别，同时也对它们的执行效率进行简单的对比。
什么是并发编程
并发编程是指在一个时间段内，能够执行多个操作的程序设计，通常表现为程序中有多个任务同时启动，可以运行并且相互之间不会产生影响。并发编程的好处是可以提高程序的性能和响应能力。
并发编程在爬虫中的应用
爬虫程序是典型的 I/O 密集型任务，对于 I/O 密集型任务来说，多线程和异步 I/O 都是很好的选择，因为当程序的某个部分因 I/O 操作阻塞时，程序的其他部分仍然可以运转，这样我们不用在等待和阻塞中浪费大量的时间。
单线程版本
我们首先来看单线程版本的爬虫程序。这个爬虫程序使用了requests库获取 JSON 数据，并通过open函数将图片保存到本地。
"""
example04.py - 单线程版本爬虫
"""
import os
import requests
def download_picture(url):
filename = url[url.rfind('/') + 1:]
resp = requests.get(url)
if resp.status_code == 200:
with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:
file.write(resp.content)
def main():
if not os.path.exists('images/beauty'):
os.makedirs('images/beauty')
for page in range(3):
resp = requests.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')
if resp.status_code == 200:
pic_dict_list = resp.json()['list']
for pic_dict in pic_dict_list:
download_picture(pic_dict['qhimg_url'])
if __name__ == '__main__':
main()在 macOS 或 Linux 系统上，我们可以使用time命令来了解上面代码的执行时间以及 CPU 的利用率，如下所示。
time python3 example04.py
下面是单线程爬虫代码在我的电脑上执行的结果。
python3 example04.py 2.36s user 0.39s system 12% cpu 21.578 total
这里我们只需要关注代码的总耗时为21.578秒，CPU 利用率为12%。
多线程版本
我们使用之前讲到过的线程池技术，将上面的代码修改为多线程版本。
"""
example05.py - 多线程版本爬虫
"""
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
def download_picture(url):
filename = url[url.rfind('/') + 1:]
resp = requests.get(url)
if resp.status_code == 200:
with open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:
file.write(resp.content)
def main():
if not os.path.exists('images/beauty'):
os.makedirs('images/beauty')
with ThreadPoolExecutor(max_workers=16) as pool:
for page in range(3):
resp = requests.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')
if resp.status_code == 200:
pic_dict_list = resp.json()['list']
for pic_dict in pic_dict_list:
pool.submit(download_picture, pic_dict['qhimg_url'])
if __name__ == '__main__':
main()执行如下所示的命令。
time python3 example05.py
代码的执行结果如下所示：
python3 example05.py 2.65s user 0.40s system 95% cpu 3.193 total
异步I/O版本
我们使用aiohttp将上面的代码修改为异步 I/O 的版本。为了以异步 I/O 的方式实现网络资源的获取和写文件操作，我们首先得安装三方库aiohttp和aiofile。
pip install aiohttp aiofile
下面是异步 I/O 版本的爬虫代码。
"""
example06.py - 异步I/O版本爬虫
"""
import asyncio
import json
import os
import aiofile
import aiohttp
async def download_picture(session, url):
filename = url[url.rfind('/') + 1:]
async with session.get(url, ssl=False) as resp:
if resp.status == 200:
data = await resp.read()
async with aiofile.async_open(f'images/beauty/{filename}', 'wb') as file:
await file.write(data)
async def main():
if not os.path.exists('images/beauty'):
os.makedirs('images/beauty')
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = []
for page in range(3):
resp = await session.get(f'<https://image.so.com/zjl?ch=beauty&sn=>{page * 30}')
if resp.status == 200:
pic_dict_list = (await resp.json())['list']
for pic_dict in pic_dict_list:
tasks.append(asyncio.ensure_future(download_picture(session, pic_dict['qhimg_url'])))
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())执行如下所示的命令。
time python3 example06.py
代码的执行结果如下所示：
python3 example06.py 0.92s user 0.27s system 290% cpu 0.420 total
相对于单线程版本的爬虫程序，多线程版本和异步 I/O 版本的爬虫程序在执行上的时间上有了显著的提升，而且异步 I/O 版本的爬虫程序表现最佳。
总结：通过对单线程版本、多线程版本和异步 I/O 版本的爬虫程序的对比，我们可以看出在爬虫程序中使用异步 I/O 可以更好地发挥程序的性能和响应能力。因此，我们在实际的开发中应该更加注重并发编程的应用。
到此这篇关于Python爬虫中的并发编程详解的文章就介绍到这了,更多相关Python并发编程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！