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如何使用PyCharmProfile分析异步爬虫效率-创新互联

这篇文章主要介绍了如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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第一个代码如下，就是一个普通的 for 循环爬虫。原文地址。

import requests
import bs4
from colorama import Fore


def main():
 get_title_range()
 print("Done.")


def get_html(episode_number: int) -> str:
 print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True)

 url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}'
 resp = requests.get(url)
 resp.raise_for_status()

 return resp.text


def get_title(html: str, episode_number: int) -> str:
 print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True)
 soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser')
 header = soup.select_one('h2')
 if not header:
  return "MISSING"

 return header.text.strip()


def get_title_range():
 # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;)
 for n in range(185, 200):
  html = get_html(n)
  title = get_title(html, n)
  print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)


if __name__ == '__main__':
 main()

这段代码跑完花了37s，然后我们用 pycharm 的 profiler 工具来具体看看哪些地方比较耗时间。

点击Profile (文件名称)

如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

之后获取到得到一个详细的函数调用关系、耗时图：

如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

可以看到 get_html 这个方法占了96.7%的时间。这个程序的 IO 耗时达到了97%，获取 html 的时候，这段时间内程序就在那死等着。如果我们能够让他不要在那儿傻傻地等待 IO 完成，而是开始干些其他有意义的事，就能节省大量的时间。

稍微做一个计算，试用asyncio异步抓取，能将时间降低多少？

get_html这个方法耗时36.8s，一共调用了15次，说明实际上获取一个链接的 html 的时间为36.8s / 15 = 2.4s。**要是全异步的话，获取15个链接的时间还是2.4s。**然后加上get_title这个函数的耗时0.6s，所以我们估算，改进后的程序将可以用 3s 左右的时间完成，也就是性能能够提升13倍。

再看下改进后的代码。原文地址。

import asyncio
from asyncio import AbstractEventLoop

import aiohttp
import requests
import bs4
from colorama import Fore


def main():
 # Create loop
 loop = asyncio.get_event_loop()
 loop.run_until_complete(get_title_range(loop))
 print("Done.")


async def get_html(episode_number: int) -> str:
 print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True)

 # Make this async with aiohttp's ClientSession
 url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}'
 # resp = await requests.get(url)
 # resp.raise_for_status()

 async with aiohttp.ClientSession() as session:
  async with session.get(url) as resp:
   resp.raise_for_status()

   html = await resp.text()
   return html


def get_title(html: str, episode_number: int) -> str:
 print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True)
 soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser')
 header = soup.select_one('h2')
 if not header:
  return "MISSING"

 return header.text.strip()


async def get_title_range(loop: AbstractEventLoop):
 # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;)
 tasks = []
 for n in range(190, 200):
  tasks.append((loop.create_task(get_html(n)), n))

 for task, n in tasks:
  html = await task
  title = get_title(html, n)
  print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)


if __name__ == '__main__':
 main()

同样的步骤生成profile 图：

如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

可见现在耗时为大约3.8s，基本符合我们的预期了。

如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!


当前题目：如何使用PyCharmProfile分析异步爬虫效率-创新互联
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