高性能异步爬虫

get方法会阻塞

异步爬虫方式：

　　- 多线程 多进程（不建议）

　　　　好处：能够为相关阻塞操做单独开启线程，进程，实现异步

　　　　坏处：没法无限制开启多线程或多进程

　　- 线程池 进程池（适当使用）

　　　　好处：下降系统对进程或线程建立和销毁频率，下降系统开销

　　　　坏处： 池中线程或进程数量有上线 （阻塞远远高于池中线程，进程时，提高效率不明显）

　　　　原则：处理的是阻塞且耗时的操做

　　　　线程池的基本使用：

　　　　　　

from multiprocessing.dummy import Pool
import time
stari_time = time.time()
def f1(name):
    print("%s is running"%name)
    time.sleep(2)
    print("%s running done"%name)

#实例化线程池对象
name_list = ['a','b','c','d']
pool = Pool(4)
#pool.map(func,iterable)
pool.map(f1,name_list)
print(time.time()-stari_time)

　　线程池案例应用：

　　　　- 梨视频 生活板块 最热的视频数据

　　　　

from multiprocessing.dummy import Pool
import requests
import re
from lxml import etree
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Linux; Android 6.0; Nexus 5 Build/MRA58N) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/77.0.3865.90 Mobile Safari/537.36'
}
url = 'https://www.pearvideo.com/category_5'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text
tree =etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath('//li[@class="categoryem"]')
urls = []#全部视频的url
for  li in li_list:
    detail_url = 'https://www.pearvideo.com/'+li.xpath('./div/a/@href')[0]
    name = li.xpath(".//div[@class='vervideo-title']/text()")[0]+".mp4"
    res = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
    ex = 'srcUrl="(.*?)",vdoUrl' #动态加载的数据 xpath匹配不到script标签 用正则匹配
    video_url = re.findall(ex,res)[0]
    dic = {
        'name':name,
        'url':video_url
    }
    urls.append(dic)
pool =Pool(5)

def f1(dic):
    video_content = requests.get(url=dic['url'],headers=headers).content
    print(dic['name'], "正在下载")
    #持久化存储操做
    with open(dic['name'],'wb')as f:
        f.write(video_content)
        print(dic['name'],"下载成功")
pool.map(f1,urls)
pool.close() 
pool.join()