标签:占用 bsp 模型 RoCE ssl 程序执行效率 += type deferred
爬虫的本质就是一个socket客户端与服务端通信的过程,如果我们有多个url待爬取,只用一个线程并且采用串行的方式执行,那么只能等待爬取结束后才能继续下一个,效率非常的低
需要强调的是:对于单线程下串行N个任务,并不完全等同于低效,如果这N个任务都是纯计算的任务,那么该线程对cpu的利用率仍然会很高,之所以单线程下串行多个爬虫任务低效,是因为爬虫任务是明显的IO密集型程序
同步调用
import requests def parse_page(res): print(‘解析 %s‘ %(len(res))) def get_page(url): print(‘下载 %s‘ %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 parse_page(res)
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。
多进程或者多线程
#IO密集型程序应该用多线程 import requests from threading import Thread,current_thread def parse_page(res): print(‘%s 解析 %s‘ %(current_thread().getName(),len(res))) def get_page(url,callback=parse_page): print(‘%s 下载 %s‘ %(current_thread().getName(),url)) response=requests.get(url) if response.status_code == 200: callback(response.text) if __name__ == ‘__main__‘: urls=[‘https://www.baidu.com/‘,‘http://www.sina.com.cn/‘,‘https://www.python.org‘] for url in urls: t=Thread(target=get_page,args=(url,)) t.start()
该方案的问题是:
开启多进程或都线程的方式,我们是无法无限制地开启多进程或多线程的:在遇到要同时响应成百上千路的连接请求,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,而且线程与进程本身也更容易进入假死状态。
#很多程序员可能会考虑使用“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。
进程池或线程池:异步调用+回调机制 #IO密集型程序应该用多线程,所以此时我们使用线程池 import requests from threading import current_thread from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor def parse_page(res): res=res.result() print(‘%s 解析 %s‘ %(current_thread().getName(),len(res))) def get_page(url): print(‘%s 下载 %s‘ %(current_thread().getName(),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‘] pool=ThreadPoolExecutor(50) # pool=ProcessPoolExecutor(50) for url in urls: pool.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page) pool.shutdown(wait=True) 进程池或线程池:异步调用+回调机制
改进后方案其实也存在着问题:
#“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”始终有其上限,当请求大大超过上限时,“池”构成的系统对外界的响应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。
对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求,“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力,但是不能解决所有问题。总之,多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求,但面对大规模的服务请求,多线程模型也会遇到瓶颈,可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。
上述无论哪种解决方案其实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
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="任务1",senconds=3),task("任务2",2),task(task_id="任务3",senconds=1)] loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close()
asyncio+自定义http协议报头
import asyncio import requests import uuid user_agent=‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/49.0.2623.221 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0‘ def parse_page(host,res): print(‘%s 解析结果 %s‘ %(host,len(res))) with open(‘%s.html‘ %(uuid.uuid1()),‘wb‘) as f: f.write(res) @asyncio.coroutine def get_page(host,port=80,url=‘/‘,callback=parse_page,ssl=False): print(‘下载 http://%s:%s%s‘ %(host,port,url)) #步骤一(IO阻塞):发起tcp链接,是阻塞操作,因此需要yield from if ssl: port=443 recv,send=yield from asyncio.open_connection(host=host,port=443,ssl=ssl) # 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 request_headers="""GET %s HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\nUser-agent: %s\r\n\r\n""" %(url,host,user_agent) # requset_headers="""POST %s HTTP/1.0\r\nHost: %s\r\n\r\nname=egon&password=123""" % (url, host,) request_headers=request_headers.encode(‘utf-8‘) # 步骤三(IO阻塞):发送http请求包 send.write(request_headers) yield from send.drain() # 步骤四(IO阻塞):接收响应头 while True: line=yield from recv.readline() if line == b‘\r\n‘: break print(‘%s Response headers:%s‘ %(host,line)) # 步骤五(IO阻塞):接收响应体 text=yield from recv.read() # 步骤六:执行回调函数 callback(host,text) # 步骤七:关闭套接字 send.close() #没有recv.close()方法,因为是四次挥手断链接,双向链接的两端,一端发完数据后执行send.close()另外一端就被动地断开 if __name__ == ‘__main__‘: tasks=[ get_page(‘www.baidu.com‘,url=‘/s?wd=美女‘,ssl=True), get_page(‘www.cnblogs.com‘,url=‘/‘,ssl=True), ] loop=asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) loop.close() asyncio+自定义http协议报头
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()插入代码 - 博客园 results=loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks)) loop.close() print(‘=====>‘,results) #[1, 1, 1] asyncio+aiohttp
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
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
#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
‘‘‘ #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
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() #发现上例在所有任务都完毕后也不能正常结束,为了解决该问题,让我们来加上计数器 from tornado.httpclient import AsyncHTTPClient from tornado.httpclient import HTTPRequest from tornado import ioloop count=0 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(len(response.body)) global count count-=1 #完成一次回调,计数减1 if count == 0: ioloop.IOLoop.current().stop() def func(): url_list = [ ‘http://www.baidu.com‘, ‘http://www.bing.com‘, ] global count for url in url_list: print(url) http_client = AsyncHTTPClient() http_client.fetch(HTTPRequest(url), handle_response) count+=1 #计数加1 ioloop.IOLoop.current().add_callback(func) ioloop.IOLoop.current().start() Tornado
标签:占用 bsp 模型 RoCE ssl 程序执行效率 += type deferred
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