协程+连接池：高并发Python爬虫的底层优化逻辑
一、性能瓶颈的根源：同步阻塞I/O与TCP握手在优化之前，必须理解传统同步爬虫为何缓慢。 同步阻塞I/O（Synchronous Blocking I/O）：使用requests.get()时，程序会发起一个HTTP请求，然后线程会一直等待，直到远端服务器返回响应。在这个等待过程中&#...
多线程与多任务异步协程高效爬虫
爬虫 前言 线程与进程的讲解： 进程是一个资源单位，每一个进程至少有一个线程，而线程是一个执行单位。 而一个程序若是只有一个线程，那么该程序将会串行运行，如果要爬取大量的数据那么执行效率将会显得比较低下。 一、多线程爬虫: 对于大量数据要多次发送请求可以利用python中内置库threaing开启多个线程，但是...
一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（二）
协程 还记得我们对你许下的承诺么？我们可以写出这样的异步代码，它既有回调方式的高效，也有多线程代码的简洁。这个结合是同过一种称为协程coroutine的模式来实现的。使用 Python3.4 标准库 asyncio 和一个叫“aiohttp”的包，在协程中获取一个网页是非常直接的（ @asyncio.coroutine 修饰符并非魔法。事实上，如果它修饰的是一个生成器函数，并且...
一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（一）
介绍 经典的计算机科学强调高效的算法，尽可能快地完成计算。但是很多网络程序的时间并不是消耗在计算上，而是在等待许多慢速的连接或者低频事件的发生。这些程序暴露出一个新的挑战：如何高效的等待大量网络事件。一个现代的解决方案是异步 I/O。 这一章我们将实现一个简单的网络爬虫。这个爬虫只是一个原型式的异步应用，因为它等待许多响应而只做少量的计算。一次爬的网页越多，它就能越快的完成任务。如果它为每个动态....
一个使用 asyncio 协程的网络爬虫（三）
使用协程 我们将从描述爬虫如何工作开始。现在是时候用 asynio 去实现它了。 我们的爬虫从获取第一个网页开始，解析出链接并把它们加到队列中。此后它开始傲游整个网站，并发地获取网页。但是由于客户端和服务端的负载限制，我们希望有一个最大数目的运行的 worker，不能再多。任何时候一个 worker 完成一个网页的获取，它应该立即从队列中取出下一个链接。我们会遇到没有那么多事干的时候，所以一些 ....
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