第1号线程 <urlopen error timed out> 第2号线程 The read operation timed out 13 个线程, 运行时间: 20.04409170150757 秒 空余线程数: 7 Process finished with exit code 0 工程练习地址:https://gitee.com/heyclock/doc/tree/master/Python/python_study 补充...这个地方我还会去看哈主流的线程池爬虫方案...
counter -=1# 创建新线程# 小帅b找了两个人来摸鱼# 让小明摸一次鱼休息1秒钟# 让小红摸一次鱼休息2秒钟thread1 = MyThread(1,"小明",1) thread2 = MyThread(2,"小红",2)# 开启新线程thread1.start() thread2.start()# 等待至线程中止thread1.join() thread2.join()print("退出主线程") 在这里呢...
python爬虫多线程、线程池、协程笔记 异步爬虫的方式: —— 1.多线程, 多进程(不建议): 好处:可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程,阻塞操作就可以异步执行。 弊端:无法无限制的开启多线程或者多进程。 —— 2.线程池、进程池(适当的使用): 好处:可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率,从而很好...
import threading import time import random def craw(url): r = requests.get(url=url) return r.text def parse(html): soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") links = soup.find_all("a", class_="post-time-title") return [(link["href"], link.get_test()) for link in links] def ...
python爬虫13 | 秒爬,这多线程爬取速度也太猛了,这次就是要让你的爬虫效率杠杠的 了解了一些 python 高效爬虫的概念 比如多线程、多进程、协程等 那么我们这一篇就开始了解多线程的具体使用 在python 中 常用的多线程的模块有这么几个 _thread threading Queue 之前有个 thread 模块 被python3 抛弃了 改名为 ...
由于ncbi的genome搜索结果的页面对应的翻页操作发送的请求是个post请求,并且其参数众多不太好用requests模块直接请求到页面,因此直接用selenium模拟翻页操作获得每页源码数据即可,由于结果比较多,因此考虑使用多线程/异步/多进程等等,这里用的是线程池的操作,我在这里调用8个线程,针对是哺乳类基因组页面的搜索结果,还是比较...
空余线程数: 7 Process finished with exit code 0 工程练习地址:https://gitee.com/heyclock/doc/tree/master/Python/python_study 补充...这个地方我还会去看哈主流的线程池爬虫方案(其中官方线程池的用法参考:python线程池 ThreadPoolExecutor 的用法及实战),然后学习下,然后补充 thread...
学习python 的正确姿势 咱们在上一次的 python爬虫13 | 秒爬,这多线程爬取速度也太猛了,这次就是要让你的爬虫效率杠杠的 了解了一些 python 高效爬虫的概念 比如多线程、多进程、协程等 那么我们这一篇就开始了解多线程的具体使用 在python 中 常用的多线程的模块有这么几个 ...
Python 爬虫 多线程 线程池 写一个例子: 1importrequests2importtime34if__name__=='__main__':5codes = ['sh600993','sh000006','sh600658','sh600153','sh600005']6start =time.time()7forcodeincodes:8url ='http://hq.sinajs.cn/list='+code9response =requests.get(url).text10printresponse...
多线程池爬虫 fromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor, as_completedimportrequestsfrombs4importBeautifulSoup spider_url = ["https://www.cnblogs.com/#p{}".format(i)foriinrange(1,25)]defcraw(url): r = requests.get(url=url)returnr.textdefparse(html): ...