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Python詳細解析之多線程爬蟲與常見搜索算法

本篇文章給大家帶來了關于python的相關知識,其中主要介紹了關于多線程爬蟲開發以及常見搜索算法的相關問題,下面一起來看一下,希望對大家有幫助。

Python詳細解析之多線程爬蟲與常見搜索算法

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多線程爬蟲

多線程的優勢

在掌握了requests與正則表達式以后,就可以開始實戰爬取一些簡單的網址了。
但是,此時的爬蟲只有一個進程、一個線程,因此稱為單線程爬蟲。單線程爬蟲每次只訪問一個頁面,不能充分利用計算機的網絡帶寬。一個頁面最多也就幾百KB,所以爬蟲在爬取一個頁面的時候,多出來的網速和從發起請求到得到源代碼中間的時間都被浪費了。如果可以讓爬蟲同時訪問10個頁面,就相當于爬取速度提高了10倍。為了達到這個目的,就需要使用多線程技術了。

Python這門語言,有一個全局解釋器鎖(Global Interpreter Lock, GIL)。這導致Python的多線程都是偽多線程,即本質上還是一個線程,但是這個線程每個事情只做幾毫秒,幾毫秒以后就保存現場,換做其他事情,幾毫秒后再做其他事情,一輪之后回到第一件事上,恢復現場再做幾毫秒,繼續換……微觀上的單線程,在宏觀上就像同時在做幾件事。這種機制在I/O(Input/Output,輸入/輸出)密集型的操作上影響不大,但是在CPU計算密集型的操作上面,由于只能使用CPU的一個核,就會對性能產生非常大的影響。所以涉及計算密集型的程序,就需要使用多進程,Python的多進程不受GIL的影響。爬蟲屬于I/O密集型的程序,所以使用多線程可以大大提高爬取效率。

多進程庫:multiprocessing

multiprocessing本身是Python的多進程庫,用來處理與多進程相關的操作。但是由于進程與進程之間不能直接共享內存和堆棧資源,而且啟動新的進程開銷也比線程大得多,因此使用多線程來爬取比使用多進程有

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