怎么用一行代碼讓gevent爬蟲提速100%

這篇文章主要介紹“怎么用一行代碼讓gevent爬蟲提速100%”，在日常操作中，相信很多人在怎么用一行代碼讓gevent爬蟲提速100%問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”怎么用一行代碼讓gevent爬蟲提速100%”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

用python做網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的人估計(jì)都聽說過gevent這個(gè)庫(kù)，gevent是一個(gè)第三方的python協(xié)程庫(kù)，其是在微線程庫(kù)greenlet的基礎(chǔ)上構(gòu)建而成，并且使用了epoll事件監(jiān)聽機(jī)制，這讓gevent具有很好的性能并且比greenlet更好用。gevent具有以下特點(diǎn)：

1.  基于libev或libuv的快速事件循環(huán)。

2.  基于greenlet的輕量級(jí)執(zhí)行單元。

3.  重復(fù)使用Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的概念的API（例如，有event和 queues）。

4.  具有SSL支持的協(xié)作套接字

5.  通過線程池，dnspython或c-ares執(zhí)行的合作DNS查詢。

6.  猴子修補(bǔ)實(shí)用程序，使第三方模塊能夠合作

7.  TCP / UDP / HTTP服務(wù)器

8.  子流程支持（通過gevent.subprocess）

9.  線程池

筆者總結(jié)一下，gevent大致原理就是當(dāng)一個(gè)greenlet遇到需要等待的操作時(shí)（多為IO操作），比如網(wǎng)絡(luò)IO/睡眠等待，這時(shí)就會(huì)自動(dòng)切換到其他的greenlet，等上述操作完成后，再在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候切換回來(lái)繼續(xù)執(zhí)行。在這個(gè)過程中其實(shí)仍然只有一個(gè)線程在執(zhí)行，但因?yàn)槲覀冊(cè)诘却承㊣O操作時(shí)，切換到了其他操作，避免了無(wú)用的等待，這就為我們大大節(jié)省了時(shí)間，提高了效率。

筆者也是在看了gevent這么多的優(yōu)點(diǎn)之后，感覺有必要上手試一試，但起初效果非常不理想，速度提升并不大，后來(lái)在仔細(xì)研究了gevent的用法之后，發(fā)現(xiàn)gevent的高效率是有條件的，而其中一個(gè)重要條件就是monkey patch的使用，也就是我們常說的猴子補(bǔ)丁。

monkey patch就是在不改變?cè)创a的情況下，對(duì)程序進(jìn)行更改和優(yōu)化，其主要適用于動(dòng)態(tài)語(yǔ)言。通過monkey patch，gevent替換了標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)里面大部分的阻塞式系統(tǒng)調(diào)用，比如socket、ssl、threading和select等，而變?yōu)閰f(xié)作式運(yùn)行。下面筆者還是通過代碼來(lái)演示一下monkey patch的用法以及使用條件。筆者展示的這個(gè)程序是一個(gè)小型的爬蟲程序，程序代碼量少，便于閱讀和運(yùn)行，同時(shí)也能較好地測(cè)試出monkey patch的提升程度。主要思路是從Box Office Mojo網(wǎng)站抓取北美電影市場(chǎng)今年第二季度上映的電影，然后從每部電影的信息頁(yè)面提取出每部電影的電影分級(jí)，然后把每部電影的名稱和其對(duì)應(yīng)分級(jí)保存在一個(gè)字典當(dāng)中，再測(cè)試一下整個(gè)過程的時(shí)間。在這里，我們主要測(cè)試三種情況下的程序完成時(shí)間，分別是普通不使用gevent的爬蟲，使用gevent但不用monkey patch的爬蟲，以及使用gevent和monkey patch的爬蟲。

首先看普通不使用gevent的爬蟲。

先導(dǎo)入需要的庫(kù)。

import time  import requests  from lxml import etree

然后讀取第二季度上映電影的頁(yè)面。

url = r'https://www.boxofficemojo.com/quarter/q2/2020/?grossesOption=totalGrosses' #第二季度上映電影的網(wǎng)址  headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'} #爬蟲頭部  rsp = requests.get(url, headersheaders=headers) #讀取網(wǎng)頁(yè)  text = rsp.text #獲取網(wǎng)頁(yè)源碼  html = etree.HTML(text)  movie_relative_urls =  html.xpath(r'//td[@class="a-text-left mojo-field-type-release mojo-cell-wide"]/a/@href') #獲取每部電影的信息頁(yè)面的相對(duì)地址  movie_urls = [r'https://www.boxofficemojo.com'+u for u in movie_relative_urls] #把每部電影的相對(duì)地址換成絕對(duì)地址  genres_dict = {} #用于保存信息的字典

上述代碼中變量url就是第二季度上映電影的網(wǎng)頁(yè)地址，其頁(yè)面截圖如圖1所示。headers是爬蟲模擬瀏覽器的頭部信息，每部電影的信息頁(yè)面就是圖1中表格頭一行列名Release下面每部電影名稱所包含的網(wǎng)址，點(diǎn)擊每部電影名稱就可進(jìn)入其對(duì)應(yīng)頁(yè)面。因?yàn)檫@個(gè)網(wǎng)址是相對(duì)地址，所以要轉(zhuǎn)換成絕對(duì)地址。

圖1. 第二季度上映電影的頁(yè)面

接下來(lái)是每部電影的信息頁(yè)面的讀取。

def spider(url): #這個(gè)函數(shù)主要用于讀取每部電影頁(yè)面中的電影分級(jí)信息      rsp = requests.get(url, headersheaders=headers) #讀取每部電影的網(wǎng)頁(yè)      text = rsp.text #獲取頁(yè)面代碼      html = etree.HTML(text)      genre = html.xpath(r'//div/span[text()="Genres"]/following-sibling::span[1]/text()')[0] #讀取電影分級(jí)信息      title = html.xpath(r'//div/h2/text()')[0] #讀取電影名稱  genres_dict[title] = genre #把每部電影的名稱和分級(jí)信息存入字典

這個(gè)函數(shù)就是為了讀取每部電影信息頁(yè)面的信息，其功能和上面讀取url頁(yè)面的功能類似，都非常簡(jiǎn)單，沒有過多可說的。在每部電影頁(yè)面中，我們要讀取的每部電影的分級(jí)信息就在Genres這一行，比如圖2中電影The Wretched，其Genres信息就是Horror。

圖2. 示例電影信息頁(yè)面

接下來(lái)是時(shí)間測(cè)算。

normal_start = time.time() #程序開始時(shí)間  for u in movie_urls:      spider(u)  normal_end = time.time() #程序結(jié)束時(shí)間  normal_elapse = normal_end - normal_start #程序運(yùn)行時(shí)間  print('The normal procedure costs %s seconds' % normal_elapse)

我們測(cè)算時(shí)間用time.time()方法，用結(jié)束時(shí)間減去開始時(shí)間就是程序運(yùn)行時(shí)間，這里我們主要測(cè)試spider這個(gè)函數(shù)多次運(yùn)行的時(shí)間。結(jié)果顯示，該過程耗時(shí)59.6188秒。

第二個(gè)爬蟲是使用gevent但不用monkey patch的爬蟲。其完整代碼如下。

import time  from lxml import etree  import gevent  import requests  url = r'https://www.boxofficemojo.com/quarter/q2/2020/?grossesOption=totalGrosses'  headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'}  rsp = requests.get(url, headersheaders=headers)  text = rsp.text  html = etree.HTML(text)  movie_relative_urls =  html.xpath(r'//td[@class="a-text-left mojo-field-type-release mojo-cell-wide"]/a/@href')  movie_urls = [r'https://www.boxofficemojo.com'+u for u in movie_relative_urls]  genres_dict = {}  task_list = [] #用于存放協(xié)程的列表  def spider(url):     rsp = requests.get(url, headersheaders=headers)      text = rsp.text      html = etree.HTML(text)      genre = html.xpath(r'//div/span[text()="Genres"]/following-sibling::span[1]/text()')[0]      title = html.xpath(r'//div/h2/text()')[0]      genres_dict[title] = genre    gevent_start = time.time()  for u in movie_urls:      task = gevent.spawn(spider, u) #生成協(xié)程      task_list.append(task) #把協(xié)程放入這個(gè)列表    gevent.joinall(task_list) #運(yùn)行所有協(xié)程  gevent_end = time.time() gevent_elapse = gevent_end - gevent_start  print('The gevent spider costs %s seconds' % gevent_elapse)

這里絕大部分代碼和前面爬蟲代碼相同，但多了一個(gè)task_list變量，其是用于存放協(xié)程的列表，我們從gevent_start = time.time()這行開始看，因?yàn)榍懊娴拇a都和之前的爬蟲相同。task = gevent.spawn(spider, u)是生成gevent中生成協(xié)程的方法，task_list.append(task)是把每個(gè)協(xié)程放入這個(gè)列表中，而gevent.joinall(task_list)就是運(yùn)行所有協(xié)程。上面這些過程和我們運(yùn)行多線程的方式非常相似。運(yùn)行結(jié)果是59.1744秒。

最后一個(gè)爬蟲就是同時(shí)使用gevent和monkey patch的爬蟲，在這里筆者不再粘貼代碼，因?yàn)槠浯a和第二個(gè)爬蟲幾乎一模一樣，只有一個(gè)區(qū)別，就是多了一行代碼from gevent import monkey; monkey.patch_all()，注意這是一行代碼，不過包含兩個(gè)語(yǔ)句，用分號(hào)放在了一起。最重要的是，這行代碼要放在所有代碼的前面，切記?。?！

這個(gè)爬蟲的運(yùn)行結(jié)果是26.9184秒。

筆者把這里三個(gè)爬蟲分別放在三個(gè)文件中，分別命名為normal_spider.py、gevent_spider_no.py和gevent_spider.py，分別表示普通不用gevent的爬蟲、使用gevent但不用monkey patch的爬蟲、使用gevent和monkey patch的爬蟲。這里有一點(diǎn)要注意，monkey patch暫不支持jupyter notebook，所以這三個(gè)程序要在命令行中使用，不能在notebook中使用。

最后把三種爬蟲的結(jié)果總結(jié)如下。

圖3. 三種爬蟲的結(jié)果對(duì)比

可以看出使用了gevent但不用monkey patch的爬蟲和普通爬蟲的運(yùn)行時(shí)間幾乎完全相等，而在用了monkey patch以后，運(yùn)行時(shí)間只有前面程序的一半不到，速度提升了大約120%，僅僅一行代碼就帶來(lái)如此大的速度提升，可見monkey patch的作用還是很大的。而對(duì)于前兩個(gè)爬蟲的速度幾乎完全一樣，筆者認(rèn)為原因在于這兩個(gè)程序都是單線程運(yùn)行，本質(zhì)上沒有太大區(qū)別，同時(shí)網(wǎng)頁(yè)讀取數(shù)量較?。ㄖ挥?8個(gè)網(wǎng)頁(yè)），也很難看出gevent的效果。

到此，關(guān)于“怎么用一行代碼讓gevent爬蟲提速100%”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！