爬虫 高性能

同步

多线程异步提交任务Thread

线程池与进程池 ThreadPool

#IO密集型程序应该用多线程，所以此时我们使用线程池
import requests
from threading import current_thread
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor

def parse_page(res):
    res=res.result()
    print('%s 解析 %s' %(current_thread().getName(),len(res)))

def get_page(url):
    print('%s 下载 %s' %(current_thread().getName(),url))
    response=requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text

if __name__ == '__main__':
    urls=['https://www.baidu.com/','http://www.sina.com.cn/','https://www.python.org']

    pool=ThreadPoolExecutor(50)
    # pool=ProcessPoolExecutor(50)
    for url in urls:
        pool.submit(get_page,url).add_done_callback(parse_page)

    pool.shutdown(wait=True)

　　

高性能:

上面的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求，“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力，但是不能解决所有问题。总之，多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求，但面对大规模的服务请求，多线程模型也会遇到瓶颈，可以用非阻塞接口来尝试解决这个问题。

上述无论哪种解决方案其实没有解决一个性能相关的问题：IO阻塞，无论是多进程还是多线程，在遇到IO阻塞时都会被操作系统强行剥夺走CPU的执行权限，程序的执行效率因此就降低了下来。

    解决这一问题的关键在于，我们自己从应用程序级别检测IO阻塞然后切换到我们自己程序的其他任务执行，这样把我们程序的IO降到最低，我们的程序处于就绪态就会增多，以此来迷惑操作系统，操作系统便以为我们的程序是IO比较少的程序，从而会尽可能多的分配CPU给我们，这样也就达到了提升程序执行效率的目的

开启协程gevent

asyncio异步模块:

可以帮我们检测IO（只能是网络IO），实现应用程序级别的切换

twisted框架:

是一个网络框架，其中一个功能是发送异步请求，检测IO并自动切换

 tornado

https://www.cnblogs.com/kermitjam/articles/10147258.html#_label2

https://www.cnblogs.com/kermitjam/articles/10516669.html#_label2