这里我们通过请求网页例子来一步步理解爬虫性能
当我们有一个列表存放了一些url需要我们获取相关数据，我们首先想到的是循环
简单的循环串行
这一种方法相对来说是最慢的，因为一个一个循环，耗时是最长的，是所有的时间总和
代码如下：
import requests
url_list = [
‘http://www.baidu.com’,
‘http://www.pythonsite.com’,
‘http://www.cnblogs.com/’
]
for url in url_list:
result = requests.get(url)
print(result.text)
通过线程池
通过线程池的方式访问，这样整体的耗时是所有连接里耗时最久的那个，相对循环来说快了很多
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def fetch_request(url):
result = requests.get(url)
print(result.text)
url_list = [
‘http://www.baidu.com’,
‘http://www.bing.com’,
‘http://www.cnblogs.com/’
]
pool = ThreadPoolExecutor(10)
for url in url_list:
#去线程池中获取一个线程，线程去执行fetch_request方法
pool.submit(fetch_request,url)
pool.shutdown(True)
线程池+回调函数
这里定义了一个回调函数callback
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests
def fetch_async(url):
response = requests.get(url)
return response
def callback(future):
print(future.result().text)
url_list = [
‘http://www.baidu.com’,
‘http://www.bing.com’,
‘http://www.cnblogs.com/’
]
pool = ThreadPoolExecutor(5)
for url in url_list:
v = pool.submit(fetch_async,url)
#这里调用回调函数
v.add_done_callback(callback)
pool.shutdown()
通过进程池
通过进程池的方式访问，同样的也是取决于耗时最长的，但是相对于线程来说，进程需要耗费更多的资源，同时这里是访问url时IO操作，所以这里线程池比进程池更好
import requests
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def fetch_request(url):