听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。修改以后的代码如下：import
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2023-08-13 22:36:19
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python初学者爬虫教程（五）提升爬虫的速度并发，并行，同步，异步多线程爬虫单线程例子python中的多线程函数式类包装式简单多线程爬虫使用Queue的多线程爬虫多进程爬虫使用multiprocessing（Process+Queue）的多进程爬虫使用Pool+Queue的多进程爬虫多协程爬虫 并发，并行，同步，异步并发指在一个时间段内发生若干事件的情况，各个任务时间段短，经常切换，所以感觉是
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2023-08-05 11:44:09
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今天在浏览知乎时，发现一个有趣的问题：如何优化 Python 爬虫的速度？他的问题描述是：目前在写一个 Python 爬虫，单线程 urllib 感觉过于慢了，达不到数据量的要求（十万级页面）。求问有哪些可以提高爬取效率的方法？这个问题还蛮多人关注的，但是回答的人却不多。我今天就来尝试着回答一下这个问题。程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，要么从程序本
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2024-01-01 23:43:45
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对于爬虫程序，我们往往会很关注其爬虫效率。影响爬虫效率有几个因素有，是否使用多线程，I/O 操作，是否同步执行等。其中 I/O 操作、同步执行是最影响爬虫效率的。众所周知，Requests 库一个优秀的 HTTP 库，通过它可以非常简单地发起 HTTP 请求。不过，这个库所执行的网络请求都是同步。当爬虫程序进程获得 CPU 的时间片时，如果程序在进行 I/O 操作（例下载图片），在这段 IO 执行
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2024-08-06 13:08:03
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经常有人说我应该学一门语言，比如 Python 之类，但是却不知道如何入门。这个时候很多人会推荐学各种 web 框架，scrapy 爬虫之类，门槛虽然不高，但是对于新人来说可能就半途而废了。大家需要的或许是通过编程来解决平时遇到的问题，将工作自动化。本文将通过简单的例子来说下 Python 如何提高效率，减少重复劳动的。废话不多说，进入正题，首先安装 Python 和 pip, 教程网上很多，比如
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2023-12-18 23:36:07
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1. 前言在执行一些 IO 密集型任务的时候，程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用 requests 库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题，本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法，此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中，爬取效率甚至可以成百倍地提升。注：
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2023-12-14 12:20:18
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今天在浏览某乎时，发现一个有趣的问题：如何优化 Python 爬虫的速度？他的问题描述是：目前在写一个 Python 爬虫，单线程 urllib 感觉过于慢了，达不到数据量的要求（十万级页面）。求问有哪些可以提高爬取效率的方法？这个问题还蛮多人关注的，但是回答的人却不多。我今天就来尝试着回答一下这个问题。程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，
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2023-07-05 16:39:38
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其他
原创
2022-03-16 13:55:38
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本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理以下文章来源于Python知识学堂 ，作者： 東不归 私信回复“资料”，即可免费领取Python实战案例讲解视频Python多线程爬虫讲解视频观看地址https://www.bilibili.com/video/BV1L54y1r73F/ 前言本次推文介绍一下多线程。不过值得注意的是
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2021-02-04 10:00:25
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2评论
1. 引言如果有人问你 “什么是最快的编程语言?”，你可能会说"肯定不是Python!”其实,Python比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢,可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能。2. 使用内置函数Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可
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2023-07-04 12:03:27
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总有人说python做爬虫速度慢，能开并发数少，至于为什么慢就是说不上来，今天就是测试一下python语言的速度和并发数量。在网络爬虫中，影响速度的有数据下载，数据解析，数据存储，最主要的影响是数据下载和数据存储，数据下载影响是网络IO，数据存储是磁盘IO，本次模拟数据下载是1s，然后数据存储直接是把数据存储到redis中，redis是内网的redis库。下面一次并发10w,100w,100w个任
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2023-06-26 12:00:42
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前面写了huffman压缩，解压缩的程序程序改写了一下，加入了范式huffman压缩，解压缩。实现在设计上利用compressor.py,decompressor.py定义两个框架类给出压缩，解压缩的框架流程，huffman和范式huffman继承这两个框架，并给出不同的实现，同时范式huffman的压缩会复用一部分huffman压缩的函数实现。利用list，和索引，实现合并分组，来模拟二叉树的
1. Python编程速度技巧1.1. 最常见* 一个最常见的速度陷坑(至少是俺在没看到网上这篇介绍时陷进去过好些次的) 是: 许多短字串并成长字串时, 大家通常会用:切换行号显示1 shortStrs = [ str0, str1, ..., strN] 2 N+1个字串所组成的数列 3 longStr = '' 4 for s in shortStrs:
多线程技术并不能充分利用硬件资源和大幅度提高系统吞吐量，类似需求应使用多进程编程技术满足。以爬取中国工程院院士简介和照片为例，参考代码如下，请自行分析目标网页结构并与参考代码进行比对。另外需要注意，该程序最好在cmd命令提示符环境执行。声明：爬虫系列文章仅供技术研究，如果用于恶意目的，引起的后果由使用者自己承担。
原创
2023-06-10 16:45:11
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python+selenium爬虫全流程详解selenium+python爬虫简介selenium测试脚本python+selenium模拟浏览器----以chrome为例浏览器驱动安装浏览器模拟基本操作爬取数据--web定位案例--b站排行榜定位方法以及实操部分可能会用到的方法（辅助爬虫/降低反爬）加快网页加载速度（不加载js，images等）异常捕捉网页等待加载在输入框中输入数据网页点击（如
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2023-10-23 11:17:53
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Python是一门优秀的语言，它能让你在短时间内通过极少量代码就能完成许多操作。不仅如此，它还轻松支持多任务处理，比如多进程。不喜欢Python的人经常会吐嘈Python运行太慢。但是，事实并非如此。尝试以下六个窍门，来为你的Python应用提速。窍门一：关键代码使用外部功能包Python简化了许多编程任务，但是对于一些时间敏感的任务，它的表现经常不尽人意。使用C/C++或机器语言的外部功能包处理
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2023-07-07 00:04:57
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之前我们学习了动态翻页我们实现了网页的动态的分页，此时我们可以爬取所有的公开信息了，经过几十个小时的不懈努力，一共获取了 16万+ 条数据，但是软件的效率实在是有点低了，看了下获取 10 万条数据的时间超过了 56 个小时，平均每分钟才获取 30 条数据。注：软件运行的环境是搬瓦工的虚拟主机，CPU: 2x Intel Xeon , RAM: 1024 MB，Debian 9软件的运行效率不高，那
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2023-11-21 21:20:23
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访问flyai.club，一键创建你的人工智能项目。作者 | 笑虎自己写Python也有四五年了，一直是用自己的“强迫症”在维持自己代码的质量，除了Google的Python代码规范外，从来没有读过类似的书籍。偶然的机会看到这么一本书，读完之后觉得还不错，所以做个简单的笔记。有想学习类似知识的朋友，又懒得去读完整本书籍，可以参考一下。1：引论建议1、理解Pythonic概念—-详见Python中的
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2023-09-25 09:50:17
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对于Python程序来说，虽然程序编写简单，容易上手，但是相比于C++、Java等编程语言，Python程序的运行速度却没有优势。虽然有很多的第三方库可以帮助提升Python的运行速度，但是使用起来非常的麻烦。今天，小编想从程序编写的角度，来提升程序的运行速度。1.巧妙的利用Python的数据类型在Python程序中，对于list列表进行 for i in list1的操作时，其时间复杂度为O(n
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2023-09-05 16:45:07
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Python是一个很酷的语言，因为你可以在很短的时间内利用很少的代码做很多事情。不仅如此，它还能轻松地支持多任务，比如多进程等。Python批评者有时会说Python执行缓慢。本文将尝试介绍6个技巧，可加速你的Python应用程序。 1.让关键代码依赖于外部包虽然Python让许多编程任务变得容易，但它可能并不总能为紧急的任务提供最佳性能。你可以为紧急的任务使用C、C++或机器语言编写的外部包，
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2023-07-04 12:07:28
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