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  • 任务背景是需要从一个linux服务器上下载文件,我拥有该服务器的访问权限但仅限于读。 目前的解决方法是我把所有需要下载的数据地址都保存在了...(2)除了使用多台机器和提高网速外,还能考虑什么方式提高爬虫效率?
  • Python爬虫:初探多线程爬虫

    万次阅读 2015-10-27 12:14:21
    这篇我会介绍如何实现一个多线程的python爬虫提高抓取网页的效率。 基础介绍 很多人都说因为python的GIL (GIL规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机)限制,不应该用多线程,而应该用多进程。首先,这个...

    Python爬虫

    上篇,我们已经创建了一个基本的爬虫,用来抓取动态网页的信息。经过测试,爬虫的速度太慢,我们需要改进。这篇我会介绍如何实现一个多线程的python爬虫来提高抓取网页的效率。

    基础介绍

    很多人都说因为python的GIL (GIL规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机)限制,不应该用多线程,而应该用多进程。首先,这个观点是大错特错的!如果是一个IO密集型的任务,多线程肯定是work的。所谓IO密集型任务,例如:网络交互,文件的读写。这些不依赖CPU的操作我们是可以通过使用多线程来大大提高程序的效率。
    Python一般通过threading库来实现多线程。threading库是对thread库进行包装后的产物。


    线程实现

    1. 我们可以通过继承threading当中的Thread类。
    2. 然后再init里调用Thread的init方法(或者用super调用超类的构造函数),就可以完成对一个线程的初始化创建工作。
    3. 然后我们可以通过重写类的run方法来定义这个线程的要做的事。
    4. 创建一个这个类的对象。
    5. 然后调用这个对象的start方法就让这个线程开始工作了。
    6. 调用对象的join方法等待这个线程结束工作。

    对照着下面代码看相信你会更深刻的理解这个过程。
    from threading import Thread
    
    class MyThread(Thread):
        def __init__(self):
            Thread.__init__(self)  
            #super(MyThread, self).__init__()
    
        def run(self):
            #write this thread task
            pass
    
    
    if __name__ == '__main__':
        thread = MyThread()
        thread.start()
        thread.join()

    线程同步

    有过相关线程编程经验的人都知道一般当多个线程共用一些数据的时候,我们就需要对这些线程进行同步,避免多个进程同时修改这些共用数据的时候产生错误。试想:一个线程的工作是将一个数加一,另一个线程的工作是将这个数减一,假设这个数初始值是1,那么当这两个线程同时要对这个数操作,结果呢?结果是不可预知的。因为他们对这个数的操作产生了冲突,而计算机是没法避免这种冲突的。所以我们要在写程序的时候就解决这种可能的错误,我们该怎么办呢?

    上锁!所谓上锁,就是当一个线程要操作这个数据之前,把通向这个数据的“门”锁上(也就是禁止了其他语句访问这个数据),然后执行该执行的操作,当这些操作完成了,离开的时候把这个“门”再打开。当门锁上的时候,假如别的线程要操作这个数据,它就会被告知,这门里有人了,你先等着,直到其他线程操作完了,门再次打开以后,它才会继续原本的操作。

    Python的Queue库,提供了线程同步机制(这个机制就类似上面说的上锁的这个流程),我们可以直接使用queue轻松实现多线程同步。

    一个简单的线程同步问题,我们通常可以称之为生产者,消费者的问题。生产者负责产生数据,消费者负责对这些数据处理(消费数据),这两个“者”在程序中就可以表示为两个线程。如果使用queue,那么就是,生产者将数据放入到queue中,消费者从queue中读取数据。queue是一种先进先出的数据结构,一般来说读数据都从queue头读,写数据都从queue尾写入,所以queue非常适合在这种情况下储存数据。

    下面这段代码将简单的表示如何使用python中的Queue库,来解决一个简单的生产者,消费者的问题。

    from threading import Thread
    from Queue import Queue
    
    global my_queue
    my_queue = Queue()
    class MyThread1(Thread):
        def __init__(self):
            Thread.__init__(self)  
            #super(MyThread1, self).__init__()
    
        def run(self):
            put_data = "you producer data"
            my_queue.put(put_data)
            #write this thread task
            pass
    
    class MyThread2(Thread):
        def __init__(self):
            Thread.__init__(self)  
            #super(MyThread2, self).__init__()
    
        def run(self):
            get_data = my_queue.get()
            #write this thread task
            pass
    
    
    if __name__ == '__main__':
        thread1 = MyThread1()
        thread2 = MyThread2()
        thread1.start()
        thread2.start()
        thread1.join()
        thread2.join()

    基于上述关于线程的基础知识和强大的python库,我已经修改了上篇的爬虫代码,增加了多线程功能,大大加快了抓取速度。
    关于爬虫的多线程实现代码已经上传到资源站里,欢迎大家下载讨论。

    经验之谈

    1. 切记不要在线程中使用start这个变量名,因为Thread类中有这个方法,不然会引起overwrite错误。
    2. 处理IO密集型任务时,我们得通过尝试来确定线程的数量。因为限制因素有时候是网络速度,有时候是文件IO,也有时候就是电脑性能的瓶颈了(线程数过多时,切换线程所消的时间甚至会超过实际工作时间)。




    原文发于博客http://blog.csdn.net/u013787595
    GMX 2015.10.26  US  Pacific Time

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  • 首先,可以增加缓冲以达到提高访问速度的目的,通常代理服务器都会设置一个很大的缓冲区,这样当网站的信息经过时,就会保存下来相应的信息,下次再浏览同样的网站或者是同样的信息,就可以通过上次的信息直接调用

    做网站的或者是互联网工作的对HTTP代理应该都很熟悉,在很多工作内容中它都有应用。简单地说一点,HTTP代理可以隐藏真实的ip地址,从而做到能够隐藏自己的信息,当然,这些用途都是为了能够访问一些有限制的网站,而不是一些非法活动。

    想要做好爬虫工作,选择HTTP代理还是十分重要的,我们先从HTTP代理的功能说起:

    首先,可以增加缓冲以达到提高访问速度的目的,通常代理服务器都会设置一个很大的缓冲区,这样当网站的信息经过时,就会保存下来相应的信息,下次再浏览同样的网站或者是同样的信息,就可以通过上次的信息直接调用,这样一来就很大程度上的提高了访问速度。

    其次,可以隐藏自己的真实ip,来防止自己受到恶意攻击。

    其实,HTTP代理在爬虫中也扮演着特别重要的角色,我们都知道,很多时候,在爬虫抓取的过程中,我们很可能会遇到当前ip地址不可用或者是有ip限制的情况,这个时候我们往往会特别头疼ip的问题,当然,代理服务器是允许使用大量的伪ip地址的,一方面,可以满足ip数量的需求,另一方面,也可以减少对ip资源的浪费。

    但是当我们在网上找HTTP代理的时候,很多是不能用的,因此一款好用的互联网软件就十分重要,智游代理不仅可以提供HTTP代理的功能,而且具有很丰富的ip资源,换句话说,可以很方便的解决爬虫过程中当前ip地址不可访问的问题,减少工作量。

    不管是HTTP代理工作还是ip资源的选择,都需要很大的耐心,毕竟有所付出才能有所回报。

    展开全文
  • 150讲轻松搞定Python网络爬虫

    万人学习 2019-05-16 15:30:54
    通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助...
  • 阿里妹导读:作为在日常开发生产中非常实用的语言,有必要掌握一些python用法,比如爬虫、网络请求等场景,很是实用。但python是单线程的,如何提高python的处理速度,是一个很重要...


    阿里妹导读:作为在日常开发生产中非常实用的语言,有必要掌握一些python用法,比如爬虫、网络请求等场景,很是实用。但python是单线程的,如何提高python的处理速度,是一个很重要的问题,这个问题的一个关键技术,叫协程。本篇文章,讲讲python协程的理解与使用,主要是针对网络请求这个模块做一个梳理,希望能帮到有需要的同学。

    概念篇

    在理解协程这个概念及其作用场景前,先要了解几个基本的关于操作系统的概念,主要是进程、线程、同步、异步、阻塞、非阻塞,了解这几个概念,不仅是对协程这个场景,诸如消息队列、缓存等,都有一定的帮助。接下来,编者就自己的理解和网上查询的材料,做一个总结。

     

    进程

    在面试的时候,我们都会记住一个概念,进程是系统资源分配的最小单位。是的,系统由一个个程序,也就是进程组成的,一般情况下,分为文本区域、数据区域和堆栈区域。

    文本区域存储处理器执行的代码(机器码),通常来说,这是一个只读区域,防止运行的程序被意外修改。

    数据区域存储所有的变量和动态分配的内存,又细分为初始化的数据区(所有初始化的全局、静态、常量,以及外部变量)和为初始化的数据区(初始化为0的全局变量和静态变量),初始化的变量最初保存在文本区,程序启动后被拷贝到初始化的数据区。

    堆栈区域存储着活动过程调用的指令和本地变量,在地址空间里,栈区紧连着堆区,他们的增长方向相反,内存是线性的,所以我们代码放在低地址的地方,由低向高增长,栈区大小不可预测,随开随用,因此放在高地址的地方,由高向低增长。当堆和栈指针重合的时候,意味着内存耗尽,造成内存溢出。

    进程的创建和销毁都是相对于系统资源,非常消耗资源,是一种比较昂贵的操作。进程为了自身能得到运行,必须要抢占式的争夺CPU。对于单核CPU来说,在同一时间只能执行一个进程的代码,所以在单核CPU上实现多进程,是通过CPU快速的切换不同进程,看上去就像是多个进程在同时进行。

    由于进程间是隔离的,各自拥有自己的内存内存资源,相比于线程的共同共享内存来说,相对安全,不同进程之间的数据只能通过 IPC(Inter-Process Communication) 进行通信共享。

     

    线程

    线程是CPU调度的最小单位。如果进程是一个容器,线程就是运行在容器里面的程序,线程是属于进程的,同个进程的多个线程共享进程的内存地址空间。

    线程间的通信可以直接通过全局变量进行通信,所以相对来说,线程间通信是不太安全的,因此引入了各种锁的场景,不在这里阐述。

    当一个线程崩溃了,会导致整个进程也崩溃了,即其他线程也挂了, 但多进程而不会,一个进程挂了,另一个进程依然照样运行。

    在多核操作系统中,默认进程内只有一个线程,所以对多进程的处理就像是一个进程一个核心。

     

    同步和异步

    同步和异步关注的是消息通信机制,所谓同步,就是在发出一个函数调用时,在没有得到结果之前,该调用不会返回。一旦调用返回,就立即得到执行的返回值,即调用者主动等待调用结果。所谓异步,就是在请求发出去后,这个调用就立即返回,没有返回结果,通过回调等方式告知该调用的实际结果。

    同步的请求,需要主动读写数据,并且等待结果;异步的请求,调用者不会立刻得到结果。而是在调用发出后,被调用者通过状态、通知来通知调用者,或通过回调函数处理这个调用。

     

    阻塞和非阻塞

    阻塞和非阻塞关注的是程序在等待调用结果(消息,返回值)时的状态。

    阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起。调用线程只有在得到结果之后才会返回。非阻塞调用指在不能立刻得到结果之前,该调用不会阻塞当前线程。所以,区分的条件在于,进程/线程要访问的数据是否就绪,进程/线程是否需要等待。

    非阻塞一般通过多路复用实现,多路复用有 select、poll、epoll几种实现方式。

     

    协程

    在了解前面的几个概念后,我们再来看协程的概念。

    协程是属于线程的,又称微线程,纤程,英文名Coroutine。举个例子,在执行函数A时,我希望随时中断去执行函数B,然后中断B的执行,切换回来执行A。这就是协程的作用,由调用者自由切换。这个切换过程并不是等同于函数调用,因为它没有调用语句。执行方式与多线程类似,但是协程只有一个线程执行。

    协程的优点是执行效率非常高,因为协程的切换由程序自身控制,不需要切换线程,即没有切换线程的开销。同时,由于只有一个线程,不存在冲突问题,不需要依赖锁(加锁与释放锁存在很多资源消耗)。

    协程主要的使用场景在于处理IO密集型程序,解决效率问题,不适用于CPU密集型程序的处理。然而实际场景中这两种场景非常多,如果要充分发挥CPU利用率,可以结合多进程+协程的方式。后续我们会讲到结合点。

     

    原理篇

    根据wikipedia的定义,协程是一个无优先级的子程序调度组件,允许子程序在特点的地方挂起恢复。所以理论上,只要内存足够,一个线程中可以有任意多个协程,但同一时刻只能有一个协程在运行,多个协程分享该线程分配到的计算机资源。协程是为了充分发挥异步调用的优势,异步操作则是为了避免IO操作阻塞线程。

    知识准备

    在了解原理前,我们先做一个知识的准备工作。

    1)现代主流的操作系统几乎都是分时操作系统,即一台计算机采用时间片轮转的方式为多个用户服务,系统资源分配的基本单位是进程,CPU调度的基本单位是线程。

    2)运行时内存空间分为变量区,栈区,堆区。内存地址分配上,堆区从低地到高,栈区从高往低。

    3)计算机执行时一条条指令读取执行,执行到当前指令时,下一条指令的地址在指令寄存器的IP中,ESP寄存值指向当前栈顶地址,EBP指向当前活动栈帧的基地址。

    4)系统发生函数调用时操作为:先将入参从右往左依次压栈,然后把返回地址压栈,最后将当前EBP寄存器的值压栈,修改ESP寄存器的值,在栈区分配当前函数局部变量所需的空间。

    5)协程的上下文包含属于当前协程的栈区和寄存器里面存放的值。

    事件循环

    在python3.3中,通过关键字yield from使用协程,在3.5中,引入了关于协程的语法糖async和await,我们主要看async/await的原理解析。其中,事件循环是一个核心所在,编写过 js的同学,会对事件循环Eventloop更加了解, 事件循环是一种等待程序分配事件或消息的编程架构(维基百科)。在python中,asyncio.coroutine 修饰器用来标记作为协程的函数, 这里的协程是和asyncio及其事件循环一起使用的,而在后续的发展中,async/await被使用的越来越广泛。

     

    async/await

    async/await是使用python协程的关键,从结构上来看,asyncio 实质上是一个异步框架,async/await 是为异步框架提供的 API已方便使用者调用,所以使用者要想使用async/await 编写协程代码,目前必须机遇 asyncio 或其他异步库。

     

    Future

    在实际开发编写异步代码时,为了避免太多的回调方法导致的回调地狱,但又需要获取异步调用的返回结果结果,聪明的语言设计者设计了一个 叫Future的对象,封装了与loop 的交互行为。其大致执行过程为:程序启动后,通过add_done_callback 方法向 epoll 注册回调函数,当 result 属性得到返回值后,主动运行之前注册的回调函数,向上传递给 coroutine。这个Future对象为asyncio.Future。

    但是,要想取得返回值,程序必须恢复恢复工作状态,而由于Future 对象本身的生存周期比较短,每一次注册回调、产生事件、触发回调过程后工作可能已经完成,所以用 Future 向生成器 send result 并不合适。所以这里又引入一个新的对象 Task,保存在Future 对象中,对生成器协程进行状态管理。

    Python 里另一个 Future 对象是 concurrent.futures.Future,与 asyncio.Future 互不兼容,容易产生混淆。区别点在于,concurrent.futures 是线程级的 Future 对象,当使用 concurrent.futures.Executor 进行多线程编程时,该对象用于在不同的 thread 之间传递结果。

     

    Task

    上文中提到,Task是维护生成器协程状态处理执行逻辑的的任务对象,Task 中有一个_step 方法,负责生成器协程与 EventLoop 交互过程的状态迁移,整个过程可以理解为:Task向协程 send 一个值,恢复其工作状态。当协程运行到断点后,得到新的Future对象,再处理 future 与 loop 的回调注册过程。

     

    Loop

    在日常开发中,会有一个误区,认为每个线程都可以有一个独立的 loop。实际运行时,主线程才能通过 asyncio.get_event_loop() 创建一个新的 loop,而在其他线程时,使用 get_event_loop() 却会抛错。正确的做法为通过 asyncio.set_event_loop() ,将当前线程与 主线程的loop 显式绑定。

    Loop有一个很大的缺陷,就是 loop 的运行状态不受 Python 代码控制,所以在业务处理中,无法稳定的将协程拓展到多线程中运行。

     

    总结

                               

     

    实战篇

    介绍完概念和原理,我来看看如何使用,这里,举一个实际场景的例子,来看看如何使用python的协程。

    场景

    外部接收一些文件,每个文件里有一组数据,其中,这组数据需要通过http的方式,发向第三方平台,并获得结果。

     

    分析

    由于同一个文件的每一组数据没有前后的处理逻辑,在之前通过Requests库发送的网络请求,串行执行,下一组数据的发送需要等待上一组数据的返回,显得整个文件的处理时间长,这种请求方式,完全可以由协程来实现。

    为了更方便的配合协程发请求,我们使用aiohttp库来代替requests库,关于aiohttp,这里不做过多剖析,仅做下简单介绍。

    aiohttp

    aiohttp是asyncio和Python的异步HTTP客户端/服务器,由于是异步的,经常用在服务区端接收请求,和客户端爬虫应用,发起异步请求,这里我们主要用来发请求。

    aiohttp支持客户端和HTTP服务器,可以实现单线程并发IO操作,无需使用Callback Hell即可支持Server WebSockets和Client WebSockets,且具有中间件。

     

    代码实现

    直接上代码了,talk is cheap, show me the code~

    
    import aiohttpimport asynciofrom inspect import isfunctionimport timeimport logger
    @logging_utils.exception(logger)def request(pool, data_list):    loop = asyncio.get_event_loop()    loop.run_until_complete(exec(pool, data_list))
    
    async def exec(pool, data_list):    tasks = []    sem = asyncio.Semaphore(pool)    for item in data_list:        tasks.append(            control_sem(sem,                        item.get("method", "GET"),                        item.get("url"),                        item.get("data"),                        item.get("headers"),                        item.get("callback")))    await asyncio.wait(tasks)
    
    async def control_sem(sem, method, url, data, headers, callback):    async with sem:        count = 0        flag = False        while not flag and count < 4:            flag = await fetch(method, url, data, headers, callback)            count = count + 1            print("flag:{},count:{}".format(flag, count))        if count == 4 and not flag:            raise Exception('EAS service not responding after 4 times of retry.')
    
    async def fetch(method, url, data, headers, callback):    async with aiohttp.request(method, url=url, data=data, headers=headers) as resp:        try:            json = await resp.read()            print(json)            if resp.status != 200:                return False            if isfunction(callback):                callback(json)            return True        except Exception as e:            print(e)
    
    
    

    这里,我们封装了对外发送批量请求的request方法,接收一次性发送的数据多少,和数据综合,在外部使用时,只需要构建好网络请求对象的数据,设定好请求池大小即可,同时,设置了重试功能,进行了4次重试,防止在网络抖动的时候,单个数据的网络请求发送失败。

     

    最终效果

    在使用协程重构网络请求模块之后,当数据量在1000的时候,由之前的816s,提升到424s,快了一倍,且请求池大小加大的时候,效果更明显,由于第三方平台同时建立连接的数据限制,我们设定了40的阀值。可以看到,优化的程度很显著。

     

    编者说

    人生苦短,我用python。协程好不好,谁用谁知道。如果有类似的场景,可以考虑启用,或者其他场景,欢迎留言讨论。

    参考资料:

    理解async/await:

    https://segmentfault.com/a/1190000015488033?spm=ata.13261165.0.0.57d41b119Uyp8t

    协程概念,原理(c++和node.js实现)

    https://cnodejs.org/topic/58ddd7a303d476b42d34c911?spm=ata.13261165.0.0.57d41b119Uyp8t

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  • 现在就是有一个问题,如何在不打乱章节顺序的情况下提高爬取的速度呢??? from urllib.parse import quote import requests from lxml import etree import time def run(start_url): response = requests....

    写了一个下载小说的爬虫,具体代码如下:
    现在就是有一个问题,如何在不打乱章节顺序的情况下提高爬取的速度呢???

    
    from urllib.parse import quote
    import requests
    from lxml import etree
    import time
    
    def run(start_url):
    
        response = requests.get(start_url)
    
        element = etree.HTML(response.content.decode("gbk"))
        book_url_list = element.xpath('//div[@id="list"]/dl/dd/a/@href')
        if not book_url_list:
            trs = element.xpath('//tr[@id="nr"]')
            if not trs:
                print('抱歉!小说未找到。')
                time.sleep(0.5)
                return None
            print("搜索到以下小说,选择你要下载小说的序号:")
            print('\n')
            for index,tr in enumerate(trs):
                name = tr.xpath('./td[1]/a/text()')[0]
                author = tr.xpath('./td[3]/text()')[0]
                num = str(index+1)
                print('小说序号:'+num+'      书名:'+name+'      作者:'+author)
            print('\n')
            while True:
                num = input("搜索到以上小说,选择你要下载小说的序号:")
                l = len(trs)
                try:
                    index = int(num)-1
                except:
                    print("不要调皮,认真输!填错了!!!")
                    continue
    
                if 0 <= index < l:
                    url = trs[index].xpath('./td[1]/a/@href')[0]
                    response = requests.get(url)
                    element = etree.HTML(response.content.decode("gbk"))
                    book_url_list = element.xpath('//div[@id="list"]/dl/dd/a/@href')
                    break
        book_name = element.xpath('//div[@id="info"]/h1/text()')[0]
    
        f = open(book_name+'.txt','w',encoding='gbk')
    
        for url in book_url_list:
    
            url = 'http://www.biquge.com.tw' + url
    
            response = requests.get(url)
            element = etree.HTML(response.content.decode('gbk'))
    
            book_title = element.xpath('//div[@class="bookname"]/h1/text()')[0]
    
            book_content = [i.strip()for i in element.xpath('//div[@id="content"]//text()')]
            print("正在下载:"+ book_title)
    
            f.write(book_title)
            f.write('\n')
            f.write('\n')
            for i in book_content:
                f.write(i)
            f.write('\n')
            f.write('\n')
            f.write('\n')
    
        print('下载完成')
        f.close()
        return 200
    
    if __name__ == '__main__':
        while True:
            name = input("请输入要下载的小说名字:")
            name = quote(name,encoding='gbk')
            start_url = 'http://www.biquge.com.tw/modules/article/soshu.php?searchkey={}'.format(name)
            a = run(start_url)
            if a is None:
                continue
            else:
                time.sleep(3)
                break
    
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  • 但是,这个免费的http代理,因为稳定性和速度都不理想,如何在不侵犯对方利益的前提下正常收集数据成为问题。 解决办法: 1.使用http代理提高访问速度。 http代理店可以增加缓冲来提高访问速度,通常代理服务器设置大...
  • Python中多进程在爬虫中的使用

    万次阅读 2016-12-18 13:53:17
    如何利用多进程的方法来提高Python爬虫速度和效率。介绍了multiprocessing库的使用,并且用验证爬到的代理IP可用性作为例子来讲述多进程方法的具体使用。
  • 这次的问题是我想在下载图片到本地时进行多线程下载以提高速度,但是我写的多线程每次都会回到程序最开始处,也就是让输入爬虫网站和深度的那里,有大佬能解答下吗 ``` import time import re import os ...
  • 函数是已经编写好的一个程序,可以重复使用,在编程中,很注重复用,函数就是这样,重复使用来提高代码复用率,来提高速度。 提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录python2...
  • 今天给大家分享的是如何在爬取数据的时候防止 IP被封,今天给大家分享两种方法,希望大家可以认真学习,再也不用担心被封IP啦。 第一种: 降低访问速度,我们可以使用 time模块中的sleep,使程序每运行一次后就睡眠1...
  • 今天小猿圈给大家分享的是如何在爬取数据的时候防止IP被封,今天给大家分享两种方法,希望大家可以认真学习,再也不用 担心被封IP啦。 第一种: 降低访问速度,我们可以使用time模块中的sleep,使程序每运行一次后就...
  • 但python是单线程的,如何提高python的处理速度,是一个很重要的问题,这个问题的一个关键技术,叫协程。本篇文章,讲讲python协程的理解与使用,主要是针对网络请求这个模块做一个梳理,希望能帮到有需要的同学。 ...
  • 这时候我们想到了多线程,虽然多线程能够提高速度,但是单论效率来说多线程是不如同步代码的,因为还要花费资源来管理线程 推荐一下我建的python学习交流qun:850973621,群里有免费的视频教程,开发工具、 电子...
  • 随着互联网的快速发展,近几年学python的人也越来越多。作为零基础的小白是不是无从下手?...数据分析可以结合爬虫一起学习,就是利用爬虫抓取的数据进行分析,这样有利于提高数据准确度和 速度。带来的工作效率
  • 提高国内访问Github速度的9种方法 其他 代码已开源,一起魔改大西瓜! 别再折腾开发环境了,一劳永逸的搭建方法 助你编程能力「突飞猛进」的干货分享 学习资料 ⭐电子书&视频 16张让你编程能力突飞猛进...
  • 这里是学习 Python 的乐园,保姆级教程:AI实验室、宝藏视频、数据结构、学习指南、机器学习实战、深度学习实战、Python基础、网络爬虫、大厂面经、程序人生、资源分享。我会逐渐完善它,持续输出中! 原创文章每周...
  • 要求设计一个DNS的Cache结构,要求能够满足每秒5000以上的查询,满足IP数据的快速插入,查询的速度要快。(题目还给出了一系列的数据,比如:站点数总共为5000万,IP地址有1000万,等等) 3.5.1 找出给定字符串对应...
  • 比如,跳转页面需要登陆状态如何拦截,跳转页面传递参数该怎么办,程序意外跳转异常或者失败又该如何处理? 使用Arouter注意事项有哪些?如何让代码变得更加容易让人维护? 直接看我这篇博客:...
  • 081《GitHub加速》提高中国开发者访问GitHub的速度 080《小码短链接》免费为相同url生成多个永久短链接 079《Search the current site(站内搜索)》超实用的站内搜索工具 078《Bookmarks clean up》高效清理...
  • 通过http包,只需要数行代码,即可实现一个爬虫或者一个Web服务器,这在传统语言中是无法想象的。 2. 常用第三方包 包 地址 数据库操作 github.com/jinzhu/gorm github.com/go-xorm/xorm ...

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