python爬虫-超高速异步协程Python爬虫算法实现.zip_pythonrequest显示ip地址访问频繁资源-CSDN下载

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Python爬虫技术在数据获取和分析领域中占有重要地位，特别是在大数据时代，高效的数据抓取是许多企业和个人的需求。超高速异步协程是Python中实现高性能爬虫的关键技术之一，它结合了异步编程和协程的概念，使得爬虫在处理大量网络请求时能够更加高效、快速。异步编程允许程序在等待IO操作（如网络请求）完成时，不被阻塞，而是继续执行其他任务。在Python中，这通常通过事件循环(event loop)和回调函数(callbacks)来实现。然而，回调函数可能导致代码难以理解和维护，这就是协程(coroutines)的用武之地。协程是一种轻量级的并发形式，它允许函数在执行过程中暂停并在稍后恢复。Python的`asyncio`库提供了对协程的支持，使用`async`和`await`关键字来定义和调用协程。`async def`用于定义一个协程函数，而`await`关键字则用于在协程内部等待另一个协程或异步操作的完成。这种模式使得代码结构更清晰，更易于理解。超高速异步协程爬虫的核心在于使用`asyncio`库和`aiohttp`库（或类似库）进行网络请求。`aiohttp`是一个专门为异步环境设计的HTTP客户端/服务器库，它可以处理大量的并发连接，显著提高了爬虫的性能。通过创建异步任务，我们可以并发地发送多个请求，当请求完成后，由事件循环调度执行对应的协程。下面是一段简单的异步协程爬虫示例： ```python import asyncio import aiohttp async def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ['http://example.com'] * 100 # 假设我们有100个URL async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, url) for url in urls] results = await asyncio.gather(*tasks) print(results) loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) ``` 在这个例子中，`fetch`函数是一个协程，它负责获取网页内容。`main`函数创建了多个`fetch`任务，并使用`asyncio.gather`来并发执行这些任务。`asyncio.get_event_loop()`获取当前运行的事件循环，`loop.run_until_complete(main())`启动并运行整个异步流程。异步协程爬虫的优势在于可以充分利用多核CPU资源，提高爬取速度，减少时间开销。同时，由于减少了线程上下文切换的次数，它的效率比传统的多线程或多进程爬虫更高。此外，对于需要处理大量并发连接的场景，如爬取社交媒体、新闻网站等，异步协程爬虫是理想的选择。为了进一步优化爬虫性能，还可以考虑以下策略： 1. 使用代理池，避免因频繁请求同一网站而被封IP。 2. 设置合适的延时，防止对目标服务器造成过大压力。 3. 分析和处理网页内容的异步化，例如使用`BeautifulSoup`或`lxml`库进行解析。 4. 数据存储和清洗的异步化，如利用`asyncio.Queue`或`asyncio.Lock`进行并发控制。通过深入理解和熟练应用这些技术和策略，你可以构建出强大的、超高速的异步协程Python爬虫，高效地从互联网上获取所需数据。

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python爬虫_超高速异步协程Python爬虫算法实现.zip （14个子文件）

python爬虫_超高速异步协程Python爬虫算法实现

.travis.yml 209B

setup.py 1KB

demo

zhihu.py 1KB

demo.py 659B

simpyder

utils.py 2KB

__init__.py 90B

scheduler.py 227B

spiders

__init__.py 64B

asyn_spider.py 8KB

spiders.py 9KB

__version__.py 23B

config.py 198B

requirements.txt 44B

README.md 4KB

# Simpyder - Simple Python Spider Simpyder - 轻量级**协程**Python爬虫 ## 特点 - 轻量级：下载便利，依赖较少，使用简单。 - 协程：单线程，通过协程实现并发。 - 可定制：简单配置，适应各种爬取场合。 ## 快速开始 ### 下载 ```bash #使用pip3 pip3 install simpyder --user ``` ```bash # 更新包 pip3 install simpyder --upgrade ``` ### 编码用户只需要定义三个函数，实现三个模块： #### 链接获取我们需要一个定义一个[异步生成器](https://docs.python.org/zh-cn/3/c-api/gen.html)，用于产生链接。 ``` python async def gen_url(): for each_id in range(100): yield "https://www.biliob.com/api/video/{}".format(each_id) ``` #### 链接解析我们需要定义一个解析链接的函数。其中第一个参数是Response对象，也就是上述函数对应URL的访问结果。该函数需要返回一个对象，作为处理结果。注意，与普通函数不同，这是一个协程函数。需要在前面加上`async`。代表该函数是异步的。 ``` python async def parse(response): return response.xpath('//meta[@name="title"]/@content')[0] ``` #### 数据导出上面函数的处理结果将在这个函数中统一被导出。下列例子为直接在控制台中打印导出结果。保存需要IO操作，因此这个函数可能运行较慢，因此也需要是异步的。我们在前面添加`async`关键词 ``` python async def save(item): print(item) ``` ### 然后将这些模块组成一个Spider 首先导入爬虫对象: ``` python import AsynSpider from simpyder.spiders ``` 你可以这样组装Spider ``` python spider = AsyncSpider() spider.gen_url = gen_url spider.parse = parse spider.save = save ``` ### 接着就可以开始爬虫任务 ``` python s.run() ``` ### 你也可以通过构造函数进行一些配置 ``` python spider = AsyncSpider(name="TEST") ``` ## 示例程序 ``` python from simpyder.spiders import AsynSpider # new一个异步爬虫 s = AsynSpider() # 定义链接生成的生成器，这里是爬取800次百度首页的爬虫 def g(): count = 0 while count < 800: count += 1 yield "https://www.baidu.com" # 绑定生成器 s.gen_url = g # 定义用于解析的异步函数，这里不进行任何操作，返回一段文本 async def p(res): return "parsed item" # 绑定解析器 s.parse = p # 定义用于存储的异步函数，这里不进行任何操作，但是返回2，表示解析出2个对象 async def s(item): return 2 # 绑定存储器 s.save = s # 运行 s.run() ``` ## 理论速率运行上述代码，可以得到单进程、并发数：64、仅进行计数操作的下载速率： ``` log [2020-09-02 23:42:48,097][CRITICAL] @ Simpyder: user_agent: Simpyder ver.0.1.9 [2020-09-02 23:42:48,169][CRITICAL] @ Simpyder: concurrency: 64 [2020-09-02 23:42:48,244][CRITICAL] @ Simpyder: interval: 0 [2020-09-02 23:42:48,313][INFO] @ Simpyder: 已经爬取0个链接(0/min)，共产生0个对象(0/min) [2020-09-02 23:42:48,319][INFO] @ Simpyder: Start Crawler: 0 [2020-09-02 23:42:53,325][INFO] @ Simpyder: 已经爬取361个链接(4332/min)，共产生658个对象(7896/min) [2020-09-02 23:42:58,304][INFO] @ Simpyder: 已经爬取792个链接(5280/min)，共产生1540个对象(10266/min) [2020-09-02 23:43:03,304][INFO] @ Simpyder: 已经爬取1024个链接(4388/min)，共产生2048个对象(8777/min) [2020-09-02 23:43:05,007][CRITICAL] @ Simpyder: Simpyder任务执行完毕 [2020-09-02 23:43:05,008][CRITICAL] @ Simpyder: 累计消耗时间：0:00:16.695013 [2020-09-02 23:43:05,008][CRITICAL] @ Simpyder: 累计爬取链接：1024 [2020-09-02 23:43:05,009][CRITICAL] @ Simpyder: 累计生成对象：2048 ```

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