Python爬虫：利用多协程提升效率解决等待问题

在Python爬虫开发中，传统的单线程模式可能会因为网络延迟和服务器响应时间导致效率低下，特别是在处理大量数据时，爬虫速度受限于单核CPU的处理能力，即每个任务需要争夺CPU资源，从而造成等待时间过长。为了解决这一问题，我们可以利用协程技术来提高爬虫的并发性能。 协程是一种轻量级的并发模型，不同于线程或多进程，它并不占用额外的系统资源，而是通过程序内部调度，实现了非抢占式的异步执行。Python中的`gevent`库是一个流行的用于实现协程的库，它利用了Greenlet这一概念，使得代码可以在同一线程内并发执行多个任务。 在`gevent`库的帮助下，我们可以重写爬虫代码，使用`monkey.patch_all()`函数将Python的全局解释器进行“猴子补丁”，使其支持协程。以下是一个简单的示例： ```python from gevent import monkey monkey.patch_all() import gevent, time, requests url_list = ['https://www.baidu.com/', 'https://www.sina.com.cn/', ...] # 包含多个URL的列表 def fetch_url(url): r = requests.get(url) print(f"{url}, {r.status_code}") greenlets = [gevent.spawn(fetch_url, url) for url in url_list] # 创建协程任务 gevent.joinall(greenlets) # 阻塞直到所有协程完成 start_time = time.time() gevent.spawn_later(0, lambda: print("All tasks done")) # 使用定时器等待所有任务完成后打印总耗时 end_time = time.time() print("Total time:", end_time - start_time) ``` 在这个示例中，我们首先导入必要的库并启用`gevent`。然后定义一个协程函数`fetch_url`，用于发起HTTP请求。通过`gevent.spawn()`创建多个协程任务，并将它们放入`greenlets`列表。`gevent.joinall()`函数会阻塞主线程，直到所有协程执行完毕。最后，我们通过定时器确保在所有任务完成后计算总耗时。 通过使用协程和`gevent`，爬虫能够同时并发地发送多个请求，显著提高了数据抓取的效率。然而，需要注意的是，虽然协程有助于提升性能，但并非所有场景都适用，如处理I/O密集型任务时效果最好，对于CPU密集型任务，可能还需要考虑其他优化方法或使用多进程。此外，爬虫应当遵守网站的robots.txt规则，并确保不会对服务器造成过大压力。