python的爬虫的协程提速，爬虫协程

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Python协程之asyncio

Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现HTTP客户端和服务器时，常使用aiohttp包。

async/await 关键字：python5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。

Python中的asyncio也是基于协程来进行实现的。在进入asyncio之前我们先来了解一下Python中怎么通过生成器进行协程来实现并发。

唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。

python在asyncio库中，提供了一种简单的网络传输模型，协议与传输。协议和传输，在socket的基础上进行了封装，是更高一层次的应用。

使用开源的爬虫库scrapy，原生支持多线程，还可以设定抓取速率，并发线程数等等参数；除此之外，scrapy对爬虫提取HTML内容也有良好的支持。

多进程的话可以高效利用CPU。但是其实多数情况是在网络，所以说更好的解决办法是用多个机房的多台机器同时跑多进程的爬虫，这样减少网络阻塞。实现的话，用scrapy+rq-queue然后用redis来作队列就好。

将网页page source 保存到数据库（mongodb）中，每次取得新的page source 和数据库中的page source 的hash 值是不是想等，如果不等表示有更新。这个判断有了，爬虫爬取时间策略就好办了。

打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。其他。比如，使用网速好的网络等等。反爬虫的措施限制请求头，即request header。

1、爬虫技术：爬虫主要针对与网络网页，又称网络爬虫、网络蜘蛛，可以自动化浏览网络中的信息，或者说是一种网络机器人。它们被广泛用于互联网搜索引擎或其他类似网站，以获取或更新这些网站的内容和检索方式。

2、爬虫可以做的是以下四种：收集数据：Python爬虫程序可用于收集数据，这是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一个程序，程序运行得非常快，不会因为重复的事情而感到疲倦，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单、快速。

3、爬虫技术就是网络爬虫。(又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者)，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

4、爬虫，即网络爬虫，也叫做网络机器人，可以代替人们自动地在互联网中进行数据信息的采集与整理。

5、爬虫技术是做网络数据采集的。网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。

容易被市场接纳。Python开发工程师，尤其是Python全栈工程师能轻松搭建自己的网站，作品展示方便，很容易被自由市场接纳。与大数据息息相关。

Python爬虫应用广泛，因为它可以自动化地从互联网上获取、解析、提取和存储数据。Python爬虫可以用于数据采集、反爬虫、数据分析等领域。Python爬虫的优点是易于学习和使用，拥有丰富的第三方库，可以快速开发爬虫程序。

Python之所以这么火，有以下几个原因：简单易学：Python语法简单、易于理解，上手难度低，因此很多初学者都选择使用Python作为编程语言。

Node.js是一种基于JavaScript的后端开发语言，具有高效的I/O操作和事件驱动的特性，适合处理高并发的网络请求。Node.js的异步编程模型可以提高爬虫的效率，适合处理大规模的数据采集任务。

爬虫一般是指网络资源的抓取，因为python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。

两门都可以做web开发，爬虫，桌面应用等。python比js多了一些应用场景，比如人工智能，大数据等。python在前端分离开发方面比不上js，因为前端有三大框架。总结各有各的优势，水很深学不完的。希望能帮到您。

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