快速网络抓取:Python中的异步、线程和进程

蟒蛇, 指南, 蝵蝏, Apr-05-20245 分钟阅读

对于开发人员来说,网络抓取是一项非常宝贵的技术,可以自动从网站中提取数据。然而,它也面临着一系列挑战,包括有效管理 I/O 操作、处理速率限制和绕过反抓取措施。在本博客中,我们将探讨提高网络抓取效率的三种强大方法:异步编程(async)、多线程和多处理,以及利用这些方法如何显著加快数据提取任务的速度。

异步编程是一种允许 I/O 操作并发运行而不阻塞程序执行的模式。与同步执行(任务一个接一个地完成)不同,异步可让应用程序同时处理多个操作。

在 Python 中使用 async 进行网络搜刮有几个优势,主要是由于它的非阻塞 I/O 操作。这意味着,当一个任务等待服务器的响应时,其他任务可以继续运行,从而大大提高刮擦操作的整体速度。

下面是一个使用 asyncio 和 aiohttp 执行异步网络扫描的简单示例:

导入asyncio
导入aiohttp

async def fetch(url, session):
   async withsession.get(url)asresponse:
       return awaitresponse.text()

async def main(urls):
   async withaiohttp.ClientSession()assession:
        tasks = [fetch(url, session)forurlinurls] (url 获取(url、session
       return awaitasyncio.gather(*tasks)

urls = ['http://example.com','https://example.org']
loop = asyncio.get_event_loop()
results = loop.run_until_complete(main(urls))

多线程是并发执行的一种形式,即在同一进程中产生多个线程,以同时执行任务。它在 I/O 绑定任务中特别有用,因为在这种任务中,程序需要花费大量时间等待外部响应。

多线程在网络搜刮中的主要优势是提高吞吐量。通过并行运行多个线程,可以同时发出多个 HTTP 请求,从而减少等待响应的总体时间。

下面介绍如何使用线程模块进行并发网络刮擦:

导入线程
导入请求
 
deffetch(url):
   print(requests.get(url).text)
 
线程 = []
urls = ['http://example.com','https://example.org']
 
for url in urls:
    线程 = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
 
for threads:
    thread.join()

多进程是指使用多个进程(而不是线程)并行执行任务。这种方法非常适合 CPU 受限的任务,因为在这些任务中,计算本身就是瓶颈。

当你的网络搜索任务涉及繁重的数据处理时,选择多处理而不是多线程,这样可以从多个 CPU 内核中获益。

通过利用多核并行数据提取的优势,多核处理可大大加快网络搜索中占用 CPU 的任务。

利用 Python 的多处理模块进行并行数据提取看起来是这样的:

多重处理导入导入请求
 
def fetch(url):
   returnrequests.get(url).text
 
withPool(5)asp:
   print(p.map(fetch, ['http://example.com','https://example.org']))

在异步、多线程和多处理之间做出选择,取决于您的特定网络搜索需求:

尝试使用异步、多线程和多处理可以显著提高网络搜索项目的性能。每种方法都有其独特的优势和局限性,因此了解项目需求是选择最合适方法的关键。请记住,使用ProxyScrape 等服务提供的代理服务可以确保可靠性并避免 IP 禁止,从而进一步优化您的搜索操作。祝您搜索愉快