Python爬虫加速秘籍：异步、协程还是多进程？萌新也能懂

2023-10-04 14:10:01

Python爬虫作为一种获取网络数据的强大工具，在数据挖掘、网络监测等领域发挥着重要作用。然而，随着爬取需求的不断增加，爬虫效率成为了一个亟待解决的难题。本文将深入探讨三种常用的Python爬虫加速技术：异步、协程和多进程，并提供萌新也能看懂的通俗解释和示例。

异步：让I/O操作不再阻塞

异步编程是一种非阻塞式的编程模式，它允许在等待I/O操作（如网络请求）完成时继续执行其他任务。在传统的同步编程中，当进行I/O操作时，程序会阻塞并等待操作完成才能继续执行。而在异步编程中，程序可以将I/O操作委托给事件循环，然后继续执行其他任务。当I/O操作完成后，事件循环会通知程序，程序再处理该操作。

import asyncio

async def fetch_url(url):
    response = await asyncio.get(url)
    return response.text

async def main():
    tasks = [fetch_url(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    # ...

在这个例子中，fetch_url函数是一个异步函数，它使用asyncio.get发起一个网络请求。main函数也是一个异步函数，它使用asyncio.gather并发执行多个异步任务（tasks列表中的任务）。由于异步编程的非阻塞特性，main函数可以在等待任务完成的同时继续执行其他任务。

协程：让程序暂停又恢复

协程是一种轻量级的线程，它允许程序在多个任务之间切换，从而实现并发的效果。与线程不同，协程不会占用额外的系统资源，并且切换开销非常小。

import asyncio

async def coro1():
    # ...
    await asyncio.sleep(1)
    # ...

async def coro2():
    # ...
    await asyncio.sleep(1)
    # ...

async def main():
    task1 = asyncio.create_task(coro1())
    task2 = asyncio.create_task(coro2())
    await task1
    await task2
    # ...

在这个例子中，coro1和coro2是两个协程函数。main函数使用asyncio.create_task将这两个协程转换为任务，并使用await在任务之间切换。由于协程的轻量级和切换开销小，程序可以同时执行多个协程，从而实现并发。

多进程：让多个进程并行工作

多进程是一种并行编程技术，它允许创建一个具有多个子进程的父进程。子进程可以并行执行不同的任务，从而提高程序的整体效率。

from multiprocessing import Pool

def fetch_url(url):
    # ...
    return response.text

def main():
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(fetch_url, urls)
    # ...