写python协程时使用gevent模块和queue模块可以大大提高爬虫速度。在同时爬取多个网站时，原来用for循环一个网站一个网站按循序顺序爬，就像先烧饭后烧菜，两个步骤异步进行。使用多协程可以让爬虫自己选择爬取顺序，就像边烧饭边烧菜，两个步骤同步进行，速度自然快了。不多说了，来看下代码吧：fromgeventimportmonkeymonkey.patch_all()#打上多协程布丁，下面的程
原创
2019-09-10 07:37:48
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之前讲解的爬取方式都是爬完一个网页接着再爬下一个网页，如果爬取量非常大，则需要等待较长时间。那么有没有办法同时爬取多个网页以提高效率呢？答案是肯定的。本章就来讲解如果通过多线程和多进程同时爬取多个网页，以提高爬取速度。在进行多线程和多进程爬虫编程实战之前，首先来学习线程和进程的概念，以及多线程和多进程提高爬虫效率的原理，建议读者结合7.2节和7.3节的编程实战来理解。已经掌握这部分内容或对原理不感
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2023-08-04 17:39:52
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协程，又称微线程。英文名Coroutine。协程是Python语言中所特有的，在其他语言中没有。 协程是python中另外一种实现多任务的方式，比线程更小、占用更小执行单元(理解为需要的资源)。 在一个线程中的某个函数，可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息，然后切换到另外一个函数中执行。 协程就是通过yield来实现多个任务之间的切换的。进程、线程、协程对比 1.进程切换需要的资源最
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2023-08-12 20:59:39
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GIL锁的存在，使python实现不了通过多核来完成多线程并行，如果想让python利用多核，只能通过开多进程来实现。所以python适合执行计算密集型任务。资源抢占式：线程、进程协程：协作式---->即非抢占式程序，关键词：yield生成器，主要解决的也是IO操作，但不能利用多核（没有多进程的情况下）多进程+协程：解决进程并发重温yield生成器：def f():
print("o
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2023-06-19 14:32:44
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# Python多协程：提升程序并发性能的利器
## 引言
随着计算机技术的不断发展，对于程序并发性能的要求也越来越高。在传统的编程模型中，我们通常使用多线程来实现并发操作。然而，多线程在面对大量的并发任务时，可能会导致资源竞争和线程切换的开销，从而降低程序的执行效率。为了解决这个问题，我们可以使用协程来提升程序的并发性能。
本文将介绍Python中的多协程编程，并通过代码示例来说明如何利用
原创
2023-08-10 19:04:32
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## 多协程 Python 实现流程
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[创建协程] --> B[启动协程]
B --> C[执行协程]
C --> D[等待协程执行完成]
D --> E[获取协程返回值]
```
下面将详细介绍每个步骤以及需要使用的代码和代码注释。
### 1. 创建协程
在 Python 中，我们可以
原创
2023-10-07 12:10:25
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协程是用户相互协作的线程，又称微线程，本身还是线程。线程是系统级别的，它们是由操作系统调度；协程是程序级别的，由程序员根据需要自己调度。我们把一个线程中的一个个函数叫做子程序，那么子程序在执行过程中可以中断去执行别的子程序；别的子程序也可以中断回来继续执行之前的子程序，这就是协程。也就是说同一线程下的一段代码<1>执行着执行着就可以中断，然后跳去执行另一段代码，当再次回来执行代码块&l
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2024-01-08 17:16:40
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一、线程 1、创建线程 2、主线程是否等待子线程 t.setDaemon(Ture/False):默认是false，等待子线程完成，ture，表示不等待子线程结束 3、主线程等待，子线程执行 join（），一直等到子线程结束 join（3），最多等待3秒，如果子线程需要两秒，则等待2秒。 4、线程锁 R.rlock()1 #!/u
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2023-06-25 10:10:27
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文章目录P1 Python并发编程简介一、具体应用：二、几种方式的联系与Python的支持：1）对比2）python的支持P2 怎样选择多线程、多进程、多协程一、CPU密集型计算、IO密集型计算CPU密集型（CPU-bound）：I/O密集型（I/O bound）：二、多线程、多进程、多协程的对比：1、Python并发编程有三种方式：2、 对比1）多进程Process（multiprocessi
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2023-08-05 21:07:17
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协程_爬虫
原创
2019-01-11 21:09:22
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一. 进程1. 多进程multiprocessingmultiprocessing包是Python中的多进程管理包，是一个跨平台版本的多进程模块。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部编写的函数。该Process对象与Thread对象的用法类似。创建一个Process实例，可
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2023-06-21 23:40:14
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执行scrapy startproject XXXX的命令，就会在对应的目录下生成工程在pycharm中打开此工程目录：并在Run中选择Edit Configuration点击+创建一个Python命令爬虫的名字，本例中以test_spider为例。并在script中输入安装scrapy的cmdline.py的路径。在工程目录test1->spiders下面创建一个python文件，名字和上
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2023-09-28 19:09:56
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在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python编写协程爬虫，并围绕其备份与恢复策略、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践进行详细分析。随着数据爬取需求的增加以及数据丢失风险的提升，建立有效的备份与恢复方案变得尤为重要。以下是我们解决这一问题的步骤。
## 备份策略
首先，我们需要明确备份的频率和策略。采用甘特图可以有效展示我们的备份计划。
```mermaid
gantt
ti
一、共同点都能进行多任务二、不同点协程是轻量级的线程，协程的运行依赖于线程，而线程的运行依赖于协程共享全局变量问题：协程: 共享全局变量不需要加锁，不会计算错误。对于全局变量，他的内存地址是不变的，每个协程在修改全局变量的时候，都会访问这个内存地址，因此不论存在多长时间的延时，再返回来计算拿的都是修改后全局变量，因此不会出错。协程之间共享一个进程的内存，但是协程在调度的时候，只有io耗时操作才会切
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2023-09-16 15:34:12
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协程协程是一种用户态的轻量级线程，又称微线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈，调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此：协程能保留上一次调用时的状态（即所有局部状态的一个特定组合），每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态，换种说法：进入上一次离开时所处逻辑流的位置。优点：无需线程上下文切换的开销无需原子操作锁定及同步的开销方便切换控制
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2024-06-20 21:35:24
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目前 Python 语言的协程从实现来说可分为两类：一种是基于传统生成器的协程，叫做 generator-based coroutines，通过包装 generator 对象实现。另一种在 Python 3.5 版本 PEP 492 诞生，叫做 native coroutines，即通过使用 async 语法来声明的协程。本文主要介绍第二种，第一种基于生成器的协程已在 Python 3.8
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2023-11-05 13:11:45
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# 使用Python实现多协程Socket
在现代网络编程中，Python提供了异步编程的方式来处理多个任务，最常见的就是使用协程（Coroutines）。本篇文章将带你了解如何使用Python中的`asyncio`库实现多协程的Socket编程。
## 流程概述
下面是实现-多协程Socket的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库
# Python中的多协程实现指南
多协程编程是指在同一个进程中同时运行多个协程以提高并发性能。在Python中，使用`asyncio`库可以轻松实现多协程。本文将为您逐步讲解如何实现Python的多协程。
## 流程概述
实现多协程的步骤可以通过以下表格进行概述：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|-----
原创
2024-09-26 04:50:03
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一、前言很多时候我们写了一个爬虫，实现了需求后会发现了很多值得改进的地方，其中很重要的一点就是爬取速度。本文就通过代码讲解如何使用多进程、多线程、协程来提升爬取速度。注意：我们不深入介绍理论和原理，一切都在代码中。二、同步首先我们写一个简化的爬虫，对各个功能细分，有意识进行函数式编程。下面代码的目的是访问300次百度页面并返回状态码，其中parse_1函数可以设定循环次数，每次循环将当前循环数（从
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2024-03-10 14:05:07
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一、课程介绍1. 课程来源作者是来自 MongoDB 的工程师 A. Jesse Jiryu Davis 与 Python 之父 Guido van Rossum。项目代码使用 MIT 协议，项目文档使用 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/legalcode 协议。课程内容在原文档基础上做了稍许修改，增加了部分原理介绍，步骤的
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2024-08-30 12:41:09
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