爬蟲之線程&協程&非同步

来源:https://www.cnblogs.com/Golanguage/archive/2020/03/20/12535623.html
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線程池 導包： 回調函數非同步將可迭代對象中的元素進行某種操作 註意事項：callback必須有一個參數，且只能有一個參數 非同步主要是被應用在耗時的操作 測試：同步&非同步效率 搭建一個flask，自己啟動服務，測試執行時間 新建一個 新建一個 文件夾，在該文件夾下創建一個HTML文件，我寫的是 ，隨便 ...


線程池

  • 導包：from multiprocessing.dummy import Pool
  • 回調函數非同步將可迭代對象中的元素進行某種操作
    • 註意事項：callback必須有一個參數，且只能有一個參數
  • 非同步主要是被應用在耗時的操作
from multiprocessing.dummy import Pool

pool = Pool(3)  # 實例化線程池對象,3是線程池的最大線程數
# 參數1：回調函數（只是函數名，不加括弧）；參數2：列表
# 參數1會接收參數2列表中的某一個元素，回調函數可以對該列表元素進行某種操作
pool.map(callback,list)

測試：同步&非同步效率

搭建一個flask，自己啟動服務，測試執行時間

  • 新建一個server.py
from flask import Flask, render_template
import time

app = Flask(__name__)


@app.route('/xx')
def index_1():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')


@app.route('/yy')
def index_2():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')


@app.route('/oo')
def index_3():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
  • 新建一個templates文件夾，在該文件夾下創建一個HTML文件，我寫的是test.html，隨便寫點數據
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8"/>
    <title>測試</title>
</head>
<body>
<div>
    <p>百裡守約</p>
</div>
<div class="song">
    <p>李清照</p>
    <p>王安石</p>
    <p>蘇軾</p>
    <p>柳宗元</p>
    <a href="http://www.song.com/" title="趙匡胤" target="_self">
        <span>this is span</span>
        宋朝是最強大的王朝，不是軍隊的強大，而是經濟很強大，國民都很有錢</a>
    <a href="" class="du">總為浮雲能蔽日,長安不見使人愁</a>
    <img src="http://www.baidu.com/meinv.jpg" alt=""/>
</div>
<div class="tang">
    <ul>
        <li><a href="http://www.baidu.com" title="qing">清明時節雨紛紛,路上行人欲斷魂,借問酒家何處有,牧童遙指杏花村</a></li>
        <li><a href="http://www.163.com" title="qin">秦時明月漢時關,萬里長征人未還,但使龍城飛將在,不教胡馬度陰山</a></li>
        <li><a href="http://www.126.com" id="qi">岐王宅里尋常見,崔九堂前幾度聞,正是江南好風景,落花時節又逢君</a></li>
        <li><a href="http://www.sina.com" class="du">杜甫</a></li>
        <li><a href="http://www.dudu.com" class="du">杜牧</a></li>
        <li><b>杜小月</b></li>
        <li><i>度蜜月</i></li>
        <li><a href="http://www.haha.com" id="feng">鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘</a></li>
    </ul>
</div>
</body>
</html>

同步&非同步執行時間

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
# 線程池模塊
from multiprocessing.dummy import Pool

urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/xx',
    'http://127.0.0.1:5000/yy',
    'http://127.0.0.1:5000/oo',
]

# 數據的爬取，返回爬取到的頁面源碼數據
def get_request(url):
    page_text = requests.get(url=url).text
    return page_text

# 數據的解析，返回標簽的文本
def parse(page_text):
    soup = BeautifulSoup(page_text, 'lxml')
    return soup.select('#feng')[0].text

# 同步代碼
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    for url in urls:
        page_text = get_request(url)
        text_data = parse(page_text)
        print(text_data)
    print(time.time() - start)
"""
執行結果：
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
6.056272029876709
"""

# 非同步代碼
if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = Pool(3)  # 實例化線程池對象
    # 參數1：回調函數（只是函數名，不加括弧）；參數2：列表
    # 參數1會接收參數2列表中的某一個元素，回調函數可以對該列表元素進行某種操作
    page_text_list = pool.map(get_request,urls)
    text_data = pool.map(parse,page_text_list)
    for i in text_data:
        print(i)
    print(time.time() - start)
"""
執行結果：
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
鳳凰臺上鳳凰游,鳳去台空江自流,吳宮花草埋幽徑,晉代衣冠成古丘
2.0537397861480713

不用for迴圈速度能提升0.01秒左右
"""

綜上所述：非同步代碼執行效率顯著提高

案例：基於線程池爬取梨視頻

  • 思路分析
    • 爬取到視頻詳情頁對應的url，存儲到一個可迭代對象中
    • 再次發送請求獲取視頻詳情頁真正的視頻地址
      • 註意：視頻詳情頁的video是js代碼動態生成的，需要用到正則解析
    • 寫一個callback，獲取視頻的二進位文件，持久化存儲
import requests
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool
import re
import os

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36'
}

# 梨視頻財富板塊的地址
main_url = 'https://www.pearvideo.com/category_3'
# 解析出該板塊下視頻詳情頁的src
main_page_text = requests.get(url=main_url, headers=headers).text
tree = etree.HTML(main_page_text)
li_list = tree.xpath('//*[@id="listvideoListUl"]/li')
# 線程池
video_urls = []
for li in li_list:
    # 視頻詳情頁的具體地址和視頻標題
    detail_url = "https://www.pearvideo.com/" + li.xpath('./div/a/@href')[0]
    name = li.xpath('./div/a/div[2]/text()')[0]
    # 對詳情頁發起請求
    page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text
    # 視頻詳情頁的video是js代碼動態生成的，使用正則解析
    ex = 'srcUrl="(.*?)",vdoUrl='
    video_url = re.findall(ex, page_text, re.S)[0]  # 返回的是列表類型
    dic = {
        'url': video_url,
        'name': name,
    }
    video_urls.append(dic)

# 回調函數
def get_video(url):
    # 對視頻地址發請求，將二進位文件持久化存儲
    video_data = requests.get(url=url['url'], headers=headers).content
    file_name = "./video/" + url['name'] + ".mp4"
    with open(file_name, 'wb') as f:
        f.write(video_data)
        print(url['name'], "下載完畢！")

# 創建存儲視頻的文件夾
dir_name = 'video'
if not os.path.exists(dir_name):
    os.mkdir(dir_name)
# 實例化線程池
pool = Pool(4)
pool.map(get_video, video_urls)

單線程+多任務的非同步協程

asyncio（重點）

特殊函數

  • 如果一個函數的定義被async關鍵字修飾後，則該函數是一個特殊函數。
  • 特殊之處：
    • 該函數被調用後，函數內部的實現語句不會被立即執行。
    • 該函數會返回一個協程對象

協程

  • 協程就是一個對象。當特殊函數被調用後，該函數就會返回一個協程對象。

  • 協程對象 == 特殊函數

    import asyncio
from time import sleep

async def get_request(url):
    print('正在請求：', url)
    sleep(2)
    print('請求成功：', url)
    return '666'
# 返回一個協程對象
g = get_request("https://www,qq.com")

任務對象

  • 就是對協程對象的進一步封裝（就是一個高級的協程對象）

  • 任務對象 == 協程對象 == 特殊函數（表示某個固定形式的任務）

    asyncio.ensure_future(協程對象)

task = asyncio.ensure_future(g)

# g:協程對象

  • 綁定回調：

    # 定義一個task的回調函數
def callback(task):
    task.result() # 表示的是當前任務對象對應的特殊函數的返回值
    print("I'm callback:", task)

task.add_done_callback(funcName)

# task:任務對象
# funcName:回調函數的名稱
    • funcName這個回調函數必須要帶一個參數，這個參數表示的就是當前的任務對象
      • 參數.result()：表示的就是當前任務對象對應的特殊函數的返回值

事件迴圈對象

  • 創建事件迴圈對象

  • 需要將任務對象註冊到該事件迴圈對象中

    # 創建事件迴圈對象
loop = asyncio.get_event_loop()
# 將任務對象註冊/裝載到事件迴圈對象中，然後需要啟動迴圈對象
loop.run_until_complete(task)  # 用於裝載且啟動事件迴圈

# task:任務對象

等待

await：當阻塞操作結束後讓loop回頭執行阻塞之後的代碼。

掛起

asyncio.wait()：將當前的任務對象交出cpu的使用權。

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

asyncio.wait   # 掛起操作
tasks   # 任務對象列表

重點註意事項

  • 在特殊函數實現內部不可以出現不支持非同步的模塊代碼，否則會中斷非同步效果

aiohttp（重點）

  • requests：不支持非同步，不可以出現在特殊函數內部。

  • aiohttp：支持非同步的網路請求模塊，和asyncio一起使用

    • pip install aiohttp

  • 代碼的編寫

    • 寫出基本架構
    import asyncio
import aiohttp

# 基於aiohttp實現非同步的網路請求
async def get_requests(url):
    # 實例化了一個請求對象
    with aiohttp.ClientSession() as aio:
        # with aio.get/post(url=url,headers=headers,data/params,proxy='http://ip:prot') as response:
        with aio.get(url=url) as response:
            # text() 獲取字元串形式的響應數據
            # read() 獲取bytes類型的響應數據
            page_text = await response.text()
            return page_text
    • 細節補充（代碼參照完整代碼）
      • 在每一個with前加上async關鍵字
      • 在每一個阻塞操作前加上await關鍵字

  • 完整代碼

    import asyncio
import aiohttp

# 基於aiohttp實現非同步的網路請求
async def get_requests(url):
    # 實例化了一個請求對象
    async with aiohttp.ClientSession() as aio:
        # with aio.get/post(url=url,headers=headers,data/params,proxy='http://ip:prot') as response:
        async with await aio.get(url=url) as response:
            # text() 獲取字元串形式的響應數據
            # read() 獲取bytes類型的響應數據
            page_text = await response.text()
            return page_text

單任務協程操作

import asyncio
from time import sleep

async def get_request(url):
    print('正在請求：', url)
    sleep(2)
    print('請求成功：', url)
    return '666'

# 定義一個task的回調函數
def callback(task):
    print("I'm callback:", task)

# 返回一個協程對象
g = get_request("https://www,qq.com")

# 創建一個任務對象
task = asyncio.ensure_future(g)
"""

# 給任務對象綁定回調函數
task.add_done_callback(callback)

# 創建事件迴圈對象
loop = asyncio.get_event_loop()
# 將任務對象註冊/裝載到事件迴圈對象中，然後需要啟動迴圈對象
loop.run_until_complete(task)  # 用於裝載且啟動事件迴圈
"""
執行結果：
正在請求： www,qq.com
正在請求： www,qq.com
"""

多任務協程操作

import asyncio
import time

start = time.time()
async def get_request(url):
    print('正在請求：', url)
    # await 當阻塞操作結束後讓loop回頭執行阻塞之後的代碼
    await asyncio.sleep(2)
    print('請求成功：', url)
    return '666'

urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/xx',
    'http://127.0.0.1:5000/yy',
    'http://127.0.0.1:5000/oo',
]
tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
# 將任務列表註冊到事件迴圈的時候一定要將任務列表進行掛起操作
# asyncio.wait()  掛起操作，將當前的任務對象交出cpu的使用權
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('總耗時：', time.time() - start)

單線程&多任務非同步爬蟲

基於Flask自測

  • 測試代碼在上述測試：同步&非同步效率，按照上述步驟啟動項目；然後運行下方代碼。
import asyncio
import time
import aiohttp
from lxml import etree

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36'
}

urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/xx',
    'http://127.0.0.1:5000/yy',
    'http://127.0.0.1:5000/oo',
]

start = time.time()

"""
# 發起請求，獲取響應數據（不可以實現非同步）
async def get_requests(url):
    # requests是不支持非同步的模塊
    page_text = requests.get(url).text
    return page_text
"""

async def get_requests(url):
    """
    基於aiohttp實現非同步的網路請求
    :param url: 
    :return: 
    """
    # 實例化了一個請求對象
    async with aiohttp.ClientSession() as aio:
        # with aio.get/post(url=url,headers=headers,data/params,proxy='http://ip:prot') as response:
        async with await aio.get(url=url) as response:
            # text() 獲取字元串形式的響應數據
            # read() 獲取bytes類型的響應數據
            page_text = await response.text()
            return page_text

def parse(task):
    """
    定義回調函數
    :param task:
    :return:
    """
    page_text = task.result()  # 獲取特殊函數的返回值（請求到的頁面源碼數據）
    tree = etree.HTML(page_text)
    content = tree.xpath('//*[@id="feng"]/text()')[0]
    print(content)

tasks = []
for url in urls:
    c = get_requests(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    task.add_done_callback(parse)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('總耗時：', time.time() - start)

案例：基於單線程多任務非同步爬取梨視頻

  • 思路上述案例：基於線程池爬取梨視頻
import asyncio
import time
import aiohttp
from lxml import etree
import re
import os
import requests

# time模塊是為了測試爬取視頻的耗時
start = time.time()
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.132 Safari/537.36'
}
# 梨視頻財富板塊的地址
main_url = 'https://www.pearvideo.com/category_3'
main_page_text = requests.get(url=main_url, headers=headers).text
tree = etree.HTML(main_page_text)
li_list = tree.xpath('//*[@id="listvideoListUl"]/li')
urls = []  # [{'url': video_url,'name': name},{}...]
for li in li_list:
    detail_url = "https://www.pearvideo.com/" + li.xpath('./div/a/@href')[0]
    name = li.xpath('./div/a/div[2]/text()')[0]
    page_text = requests.get(url=detail_url, headers=headers).text
    # 視頻詳情頁的video是js代碼動態生成的
    ex = 'srcUrl="(.*?)",vdoUrl='
    video_url = re.findall(ex, page_text, re.S)[0]  # 返回的是列表類型
    dic = {
        'url': video_url,
        'name': name,
    }
    urls.append(dic)

# 基於aiohttp實現非同步的網路請求
async def get_requests(url):
    # 實例化了一個請求對象
    async with aiohttp.ClientSession() as aio:
        # with aio.get/post(url=url,headers=headers,data/params,proxy='http://ip:prot') as response:
        async with await aio.get(url=url['url'], headers=headers) as response:
            # text() 獲取字元串形式的響應數據
            # read() 獲取bytes類型的響應數據
            page_read = await response.read()
            dic = {
                "page_read": page_read,
                "name": url['name']
            }
            return dic


def parse(task):
    """
    定義回調函數
    :param task:
    :return:
    """
    dic_info = task.result()  # 獲取特殊函數的返回值（請求到的頁面源碼數據）
    file_name = "./video/" + dic_info["name"] + ".mp4"
    with open(file_name, 'wb') as f:
        f.write(dic_info['page_read'])
        print(dic_info["name"], "下載完畢！")

tasks = []
for url in urls:
    c = get_requests(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    task.add_done_callback(parse)
    tasks.append(task)

dir_name = 'video'
if not os.path.exists(dir_name):
    os.mkdir(dir_name)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('總耗時：', time.time() - start)

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