Python网络爬虫的同步和异步
一、同步与异步
#同步编程（同一时间只能做一件事，做完了才能做下一件事情） <-a_url-><-b_url-><-c_url-> #异步编程 (可以近似的理解成同一时间有多个事情在做，但有先后) <-a_url-> <-b_url-> <-c_url-> <-d_url-> <-e_url-> <-f_url-> <-g_url-> <-h_url-> <--i_url--> <--j_url-->
模板
import asyncio #函数名:做现在的任务时不等待，能继续做别的任务。 async def donow_meantime_dontwait(url): response = await requests.get(url) #函数名:快速高效的做任务 async def fast_do_your_thing(): await asyncio.wait([donow_meantime_dontwait(url) for url in urls]) #下面两行都是套路，记住就好 loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(fast_do_your_thing())
tips:
await表达式中的对象必须是awaitable
requests不支持非阻塞
aiohttp是用于异步请求的库
代码
import asyncio
import requests
import time
import aiohttp
urls = ['https://book.douban.com/tag/小说','https://book.douban.com/tag/科幻',
'https://book.douban.com/tag/漫画','https://book.douban.com/tag/奇幻',
'https://book.douban.com/tag/历史','https://book.douban.com/tag/经济学']
async def requests_meantime_dont_wait(url):
print(url)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as resp:
print(resp.status)
print("{url} 得到响应".format(url=url))
async def fast_requsts(urls):
start = time.time()
await asyncio.wait([requests_meantime_dont_wait(url) for url in urls])
end = time.time()
print("Complete in {} seconds".format(end - start))
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(fast_requsts(urls)) gevent简介
gevent是一个python的并发库，它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
gevent中用到的主要模式是greenlet，它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
猴子补丁
requests库是阻塞式的，为了将requests同步更改为异步。只有将requests库阻塞式更改为非阻塞，异步操作才能实现。
而gevent库中的猴子补丁（monkey patch），gevent能够修改标准库里面大部分的阻塞式系统调用。这样在不改变原有代码的情况下，将应用的阻塞式方法，变成协程式的（异步）。
代码
from gevent import monkey
import gevent
import requests
import time
monkey.patch_all()
def req(url):
print(url)
resp = requests.get(url)
print(resp.status_code,url)
def synchronous_times(urls):
"""同步请求运行时间"""
start = time.time()
for url in urls:
req(url)
end = time.time()
print('同步执行时间 {} s'.format(end-start))
def asynchronous_times(urls):
"""异步请求运行时间"""
start = time.time()
gevent.joinall([gevent.spawn(req,url) for url in urls])
end = time.time()
print('异步执行时间 {} s'.format(end - start))
urls = ['https://book.douban.com/tag/小说','https://book.douban.com/tag/科幻',
'https://book.douban.com/tag/漫画','https://book.douban.com/tag/奇幻',
'https://book.douban.com/tag/历史','https://book.douban.com/tag/经济学']
synchronous_times(urls)
asynchronous_times(urls) gevent：异步理论与实战
gevent库中使用的最核心的是Greenlet-一种用C写的轻量级python模块。在任意时间，系统只能允许一个Greenlet处于运行状态
一个greenlet遇到IO操作时，比如访问网络，就自动切换到其他的greenlet，等到IO操作完成，再在适当的时候切换回来继续执行。由于IO操作非常耗时，经常使程序处于等待状态，有了gevent为我们自动切换协程，就保证总有greenlet在运行，而不是等待IO。
串行和异步
高并发的核心是让一个大的任务分成一批子任务，并且子任务会被被系统高效率的调度，实现同步或者异步。在两个子任务之间切换，也就是经常说到的上下文切换。
同步就是让子任务串行，而异步有点影分身之术，但在任意时间点，真身只有一个，子任务并不是真正的并行，而是充分利用了碎片化的时间，让程序不要浪费在等待上。这就是异步，效率杠杆的。
gevent中的上下文切换是通过yield实现。在这个例子中，我们会有两个子任务，互相利用对方等待的时间做自己的事情。这里我们使用gevent.sleep(0)代表程序会在这里停0秒。
import gevent
def foo():
print('Running in foo')
gevent.sleep(0)
print('Explicit context switch to foo again')
def bar():
print('Explicit context to bar')
gevent.sleep(0)
print('Implicit context switch back to bar')
gevent.joinall([
gevent.spawn(foo),
gevent.spawn(bar)
]) 运行的顺序：
Running in foo Explicit context to bar Explicit context switch to foo again Implicit context switch back to bar
同步异步的顺序问题
同步运行就是串行，123456...，但是异步的顺序是随机的任意的（根据子任务消耗的时间而定）
代码
import gevent
import random
def task(pid):
"""
Some non-deterministic task
"""
gevent.sleep(random.randint(0,2)*0.001)
print('Task %s done' % pid)
#同步（结果更像串行）
def synchronous():
for i in range(1,10):
task(i)
#异步（结果更像乱步）
def asynchronous():
threads = [gevent.spawn(task, i) for i in range(10)]
gevent.joinall(threads)
print('Synchronous同步:')
synchronous()
print('Asynchronous异步:')
asynchronous() 输出
Synchronous同步:
Task 1 done Task 2 done Task 3 done Task 4 done Task 5 done Task 6 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done
Asynchronous异步:
Task 1 done Task 5 done Task 6 done Task 2 done Task 4 done Task 7 done Task 8 done Task 9 done Task 0 done Task 3 done
同步案例中所有的任务都是按照顺序执行，这导致主程序是阻塞式的（阻塞会暂停主程序的执行）。
gevent.spawn会对传入的任务（子任务集合）进行进行调度，gevent.joinall方法会阻塞当前程序，除非所有的greenlet都执行完毕，程序才会结束。
实战
实现gevent到底怎么用，把异步访问得到的数据提取出来。
在有道词典搜索框输入“hello”按回车。观察数据请求情况 观察有道的url构建。
分析url规律
#url构建只需要传入word即可
url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word) 解析网页数据
def fetch_word_info(word):
url = "http://dict.youdao.com/w/eng/{}/".format(word)
resp = requests.get(url,headers=headers)
doc = pq(resp.text)
pros = ''
for pro in doc.items('.baav .pronounce'):
pros+=pro.text()
description = ''
for li in doc.items('#phrsListTab .trans-container ul li'):
description +=li.text()
return {'word':word,'音标':pros,'注释':description} 因为requests库在任何时候只允许有一个访问结束完全结束后，才能进行下一次访问。无法通过正规途径拓展成异步，因此这里使用了monkey补丁
同步代码
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import gevent
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
words = ['good','bad','cool',
'hot','nice','better',
'head','up','down',
'right','left','east']
def synchronous():
start = time.time()
print('同步开始了')
for word in words:
print(fetch_word_info(word))
end = time.time()
print("同步运行时间： %s 秒" % str(end - start))
#执行同步
synchronous() 异步代码
import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import gevent
import time
import gevent.monkey
gevent.monkey.patch_all()
words = ['good','bad','cool',
'hot','nice','better',
'head','up','down',
'right','left','east']
def asynchronous():
start = time.time()
print('异步开始了')
events = [gevent.spawn(fetch_word_info,word) for word in words]
wordinfos = gevent.joinall(events)
for wordinfo in wordinfos:
#获取到数据get方法
print(wordinfo.get())
end = time.time()
print("异步运行时间： %s 秒"%str(end-start))
#执行异步
asynchronous() 我们可以对待爬网站实时异步访问，速度会大大提高。我们现在是爬取12个词语的信息，也就是说一瞬间我们对网站访问了12次，这还没啥问题，假如爬10000+个词语，使用gevent的话，那几秒钟之内就给网站一股脑的发请求，说不定网站就把爬虫封了。
解决办法
将列表等分为若干个子列表，分批爬取。举例我们有一个数字列表（0-19），要均匀的等分为4份，也就是子列表有5个数。下面是我在stackoverflow查找到的列表等分方案：
方法1
seqence = list(range(20)) size = 5 #子列表长度 output = [seqence[i:i+size] for i in range(0, len(seqence), size)] print(output)
方法2
chunks = lambda seq, size: [seq[i: i+size] for i in range(0, len(seq), size)] print(chunks(seq, 5))
方法3
def chunks(seq,size): for i in range(0,len(seq), size): yield seq[i:i+size] prinT(chunks(seq,5)) for x in chunks(req,5): print(x)
数据量不大的情况下，选哪一种方法都可以。如果特别大，建议使用方法3.