比 requests 更强大 Python 库,让你的爬虫效率提高一倍!

简介: 比 requests 更强大 Python 库,让你的爬虫效率提高一倍!

什么是协程?

简单来说,协程是一种基于线程之上,但又比线程更加轻量级的存在。对于系统内核来说,协程具有不可见的特性,所以这种由 程序员自己写程序来管理 的轻量级线程又常被称作 "用户空间线程"。

协程比多线程好在哪呢?

1. 线程的控制权在操作系统手中,而 协程的控制权完全掌握在用户自己手中,因此利用协程可以减少程序运行时的上下文切换,有效提高程序运行效率。2. 建立线程时,系统默认分配给线程的 栈 大小是 1 M,而协程更轻量,接近 1 K 。因此可以在相同的内存中开启更多的协程。3. 由于协程的本质不是多线程而是单线程,所以不需要多线程的锁机制。因为只有一个线程,也不存在同时写变量而引起的冲突。在协程中控制共享资源不需要加锁,只需要判断状态即可。所以协程的执行效率比多线程高很多,同时也有效避免了多线程中的竞争关系。

协程的适用 & 不适用场景

适用场景:协程适用于被阻塞的,且需要大量并发的场景。不适用场景:协程不适用于存在大量计算的场景(因为协程的本质是单线程来回切换),如果遇到这种情况,还是应该使用其他手段去解决。

初探异步 http 框架 httpx

至此我们对 "协程" 应该有了个大概的了解,但故事说到这里,相信有朋友还是满脸疑问:"协程" 对于接口测试有什么帮助呢?不要着急,答案就在下面。相信用过 Python 做接口测试的朋友都对 requests 库不陌生。requests 中实现的 http 请求是同步请求,但其实基于 http 请求 IO 阻塞的特性,非常适合用协程来实现 "异步" http 请求从而提升测试效率。 相信早就有人注意到了这点,于是在 Github 经过了一番探索后,果不其然,最终寻找到了支持协程 "异步" 调用 http 的开源库: httpx

什么是 httpx

httpx 是一个几乎继承了所有 requests 的特性并且支持 "异步" http 请求的开源库。简单来说,可以认为 httpx 是强化版 requests。下面大家可以跟着我一起见识一下 httpx 的强大

安装

httpx 的安装非常简单,在 Python 3.6 以上的环境执行

pip install httpx

最佳实践

俗话说得好,效率决定成败。我分别使用了 httpx 异步 和 同步 的方式对批量 http 请求进行了耗时比较,来一起看看结果吧~首先来看看同步 http 请求的耗时表现:


import asyncioimport httpximport threadingimport time
def sync_main(url, sign):    response = httpx.get(url).status_code    print(f'sync_main: {threading.current_thread()}: {sign}2 + 1{response}')
sync_start = time.time()[sync_main(url='http://www.baidu.com', sign=i) for i in range(200)]sync_end = time.time()print(sync_end - sync_start)

代码比较简单,可以看到在 sync_main 中则实现了同步 http 访问百度 200 次。运行后输出如下(截取了部分关键输出...):

sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 192: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 193: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 194: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 195: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 196: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 197: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 198: 200sync_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 199: 20016.56578803062439

可以看到在上面的输出中, 主线程没有进行切换(因为本来就是单线程啊喂!)请求按照顺序执行(因为是同步请求)。程序运行共耗时 16.6 秒下面我们试试 "异步" http 请求:

import asyncioimport httpximport threadingimport time
client = httpx.AsyncClient()
async def async_main(url, sign):    response = await client.get(url)    status_code = response.status_code    print(f'async_main: {threading.current_thread()}: {sign}:{status_code}')
loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [async_main(url='http://www.baidu.com', sign=i) for i in range(200)]async_start = time.time()loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))async_end = time.time()loop.close()print(async_end - async_start)

上述代码在 async_main 中用 async await 关键字实现了"异步" http,通过 asyncio ( 异步 io 库请求百度首页 200 次并打印出了耗时。运行代码后可以看到如下输出(截取了部分关键输出...)

async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 56: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 99: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 67: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 93: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 125: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 193: 200async_main: <_MainThread(MainThread, started 4471512512)>: 100: 2004.518340110778809

可以看到顺序虽然是乱的(56,99,67...) (这是因为程序在协程间不停切换) 但是主线程并没有切换 (协程本质还是单线程 )。程序共耗时 4.5 秒比起同步请求耗时的 16.6 秒 缩短了接近 73 %!俗话说得好,一步快,步步快。 在耗时方面,"异步" http 确实比同步 http 快了很多。当然,"协程" 不仅仅能在请求效率方面赋能接口测试, 掌握 "协程"后,相信小伙伴们的技术水平也能提升一个台阶,从而设计出更优秀的测试框架。

目录
相关文章
|
27天前
|
数据采集 数据挖掘 测试技术
Go与Python爬虫实战对比:从开发效率到性能瓶颈的深度解析
本文对比了Python与Go在爬虫开发中的特点。Python凭借Scrapy等框架在开发效率和易用性上占优,适合快速开发与中小型项目;而Go凭借高并发和高性能优势,适用于大规模、长期运行的爬虫服务。文章通过代码示例和性能测试,分析了两者在并发能力、错误处理、部署维护等方面的差异,并探讨了未来融合发展的趋势。
109 0
|
20天前
|
数据采集 存储 JSON
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
地区电影市场分析:用Python爬虫抓取猫眼/灯塔专业版各地区票房
|
1月前
|
数据采集 存储 Web App开发
Python爬虫库性能与选型实战指南:从需求到落地的全链路解析
本文深入解析Python爬虫库的性能与选型策略,涵盖需求分析、技术评估与实战案例,助你构建高效稳定的数据采集系统。
203 0
|
18天前
|
数据采集 监控 调度
应对频率限制:设计智能延迟的微信读书Python爬虫
应对频率限制:设计智能延迟的微信读书Python爬虫
|
21天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
Python量化交易:结合爬虫与TA-Lib技术指标分析
|
22天前
|
数据采集 存储 XML
Python爬虫XPath实战:电商商品ID的精准抓取策略
Python爬虫XPath实战:电商商品ID的精准抓取策略
|
10月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
408 6
|
10月前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
442 4
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多