Quét web nhanh: Không đồng bộ, luồng và quy trình trong Python

Web scraping là một kỹ thuật vô giá đối với các nhà phát triển, cho phép trích xuất dữ liệu từ các trang web theo cách tự động. Tuy nhiên, nó đi kèm với một loạt các thách thức riêng, bao gồm quản lý các hoạt động I/O hiệu quả, xử lý giới hạn tốc độ và bỏ qua các biện pháp chống scraping. Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá ba phương pháp mạnh mẽ để nâng cao hiệu quả web scraping của bạn: async (lập trình không đồng bộ), đa luồng và đa xử lý, và cách tận dụng các phương pháp này có thể tăng tốc đáng kể các tác vụ trích xuất dữ liệu của bạn.

Lập trình bất đồng bộ là một mô hình cho phép các hoạt động I/O chạy đồng thời mà không chặn việc thực thi chương trình của bạn. Không giống như thực thi đồng bộ, trong đó các tác vụ được hoàn thành lần lượt, async cho phép ứng dụng của bạn xử lý nhiều hoạt động cùng một lúc.

Sử dụng async trong Python để thu thập dữ liệu web có một số lợi thế, chủ yếu là do các hoạt động I/O không chặn của nó. Điều này có nghĩa là trong khi một tác vụ chờ phản hồi từ máy chủ, các tác vụ khác có thể tiếp tục chạy, cải thiện đáng kể tốc độ tổng thể của các hoạt động thu thập dữ liệu của bạn.

Sau đây là một ví dụ đơn giản sử dụng asyncio và aiohttp để thực hiện thu thập dữ liệu web không đồng bộ:

import asyncio import aiohttp async def fetch ( url, session ): async với session.get(url) làm phản hồi: return await response.text() async def main ( urls ): async với aiohttp.ClientSession() làm phiên: tasks = [fetch(url, session) for url in urls] return await asyncio.gather(*tasks) urls = [ 'http://example.com' , 'https://example.org' ] loop = asyncio.get_event_loop() results = loop.run_until_complete(main(urls))

Đa luồng là một dạng thực thi đồng thời trong đó nhiều luồng được tạo ra trong cùng một tiến trình để thực hiện các tác vụ cùng lúc. Nó đặc biệt hữu ích trong các tác vụ liên kết I/O trong đó chương trình dành nhiều thời gian chờ phản hồi bên ngoài.

Lợi ích chính của đa luồng trong web scraping là cải thiện thông lượng. Bằng cách chạy nhiều luồng song song, bạn có thể thực hiện nhiều yêu cầu HTTP cùng lúc, giảm tổng thời gian chờ phản hồi.

Sau đây là cách bạn có thể sử dụng mô-đun luồng để thu thập dữ liệu web đồng thời:

nhập luồng nhập yêu cầu def fetch (url): in (requests. get (url).text) luồng = [] url = [ 'http://example.com' , 'https://example.org' ] cho url trong url: luồng = luồng. Luồng (mục tiêu = lấy, đối số = (url,)) luồng. nối (luồng) luồng. bắt đầu () cho luồng trong luồng: luồng. nối ()

Đa xử lý liên quan đến việc sử dụng nhiều quy trình, thay vì luồng, để thực hiện các tác vụ song song. Phương pháp này lý tưởng cho các tác vụ bị ràng buộc bởi CPU, trong đó bản thân tính toán là nút thắt cổ chai.

Chọn đa xử lý thay vì đa luồng khi tác vụ thu thập dữ liệu web của bạn liên quan đến xử lý dữ liệu nặng có thể được hưởng lợi từ việc phân bổ trên nhiều lõi CPU.

Xử lý đa luồng có thể tăng tốc đáng kể các tác vụ liên quan đến CPU trong quá trình thu thập dữ liệu web bằng cách tận dụng nhiều lõi để trích xuất dữ liệu song song.

Sử dụng mô-đun đa xử lý của Python để trích xuất dữ liệu song song trông như thế này:

từ đa xử lý nhập Pool nhập yêu cầu def fetch ( url ): trả về requests.get(url).text với Pool( 5 ) là p: in (p. map (fetch, [ 'http://example.com' , 'https://example.org' ]))

Việc lựa chọn giữa bất đồng bộ, đa luồng và đa xử lý phụ thuộc vào nhu cầu thu thập dữ liệu web cụ thể của bạn:

Thử nghiệm với async, đa luồng và đa xử lý có thể dẫn đến những cải tiến đáng kể về hiệu suất của các dự án thu thập dữ liệu web của bạn. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, vì vậy, hiểu được các yêu cầu của dự án là chìa khóa để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất. Hãy nhớ rằng, việc kết hợp proxy từ các dịch vụ như ProxyScrape có thể tối ưu hóa thêm các hoạt động thu thập dữ liệu của bạn bằng cách đảm bảo độ tin cậy và tránh lệnh cấm IP. Thu thập dữ liệu vui vẻ!