python并发编程笔记7

是根据蚂蚁学Python的视频做的笔记，方便自己后续回顾

视频链接：BV1bK411A7tV

老师的源码

这一份笔记对应的是视频的P11-P12

• python并发编程笔记7
• P11-Python异步IO实现并发爬虫
• • 1、协程的本质：在单线程内实现并发
  • 2、Python 异步IO库介绍：asyncio
  • • 注意：
  • 3、代码：
  • 对比总结：
• P12-在异步IO中使用信号量控制爬虫并发度
• • 使用信号量控制爬虫并发度的目的：
  • 信号量（英语：Semaphore）
  • • 使用方式1：
    • 使用方式2：
  • 代码：

线程是抢占式的，协程非抢占式，协程组织好的代码流程再运行，协程需要线程来承载运行。

多线程是假如你有一千个请求，线程启动时一瞬间全发出去，协程是依然是一个接着一个发，只不过在等待响应时切换到下一个请求任务。

线程调度是操作系统层面的，协程是应用层面做的。

要用在异步IO编程中
依赖的库必须支持异步IO特性

爬虫引用中：
requests 不支持异步
需要用 aiohttp

import asyncio

获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 定义协程
async def myfunc(url):
    await get_url(url)

# 创建task列表
tasks = [loop.create_task(myfunc(url)) for url in urls]

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

import asyncio
import aiohttp
import blog_spider
import time


# 定义协程
async def async_craw(url):
    print("craw url:", url)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            result = await resp.text()
            print(f"craw url :{url},{len(result)}")


# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 创建task列表
tasks = [
    loop.create_task(async_craw(url))
    for url in blog_spider.urls]

start = time.time()

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()

print("async_craw,cost", end - start, "秒")

通过运行01的代码运行时间的对比，多线程与协程对比的话，多线程花费的时间要比协程多，主要是因为切换线程的开销

加入一定数量的并发度，防止我们的爬虫将目标网站爬坏，超出他的处理能力

信号量（英语：Semaphore）又称为信号量、旗语
是一个同步对象，用于保持在0至指定最大值之间的一个计数值。

• 当线程完成一次对该semaphore对象的等待（wait）时，该计数值减一；
• 当线程完成一次对semaphore对象的释放（release）时，计数值加一。
• 当计数值为0，则线程等待该semaphore对象不再能成功直至该semaphore对象变成signaled状态
• semaphore对象的计数值大于0，为signaled状态；计数值等于0，为nonsignaled状态.

sem = asyncio.Semaphore(10)

# ... later
async with sem:
    # work with shared resource

sem = asyncio.Semaphore(10)

# ... later
await sem.acquire()
try:
    # work with shared resource
finally:
    sem.release()

import asyncio
import aiohttp
import blog_spider
import time

# 初始化一个信号量,10是并发度
semaphre = asyncio.Semaphore(10)


# 定义协程
async def async_craw(url):
    # 使用信号量控制爬虫并发度:
    async with semaphre:
        print("craw url:", url)
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as resp:
                result = await resp.text()
                # 为了可视化运行情况,加个5秒
                await asyncio.sleep(5)
                print(f"craw url :{url},{len(result)}")


# 获取事件循环
loop = asyncio.get_event_loop()

# 创建task列表
tasks = [
    loop.create_task(async_craw(url))
    for url in blog_spider.urls]

start = time.time()

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()

print("async_craw,cost", end - start, "秒")
r url in blog_spider.urls]

start = time.time()

# 执行爬虫事件列表
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()

print("async_craw,cost", end - start, "秒")