网页爬虫 - python的多进程怎么配合requests
问题描述
这是单进程顺序执行的代码:
import requests,time,os,randomdef img_down(url): with open('{}'.format(str(random.random())+os.path.basename(url)),'wb') as fob:fob.write(requests.get(url).content)urllist=[]with open('urllist.txt','r+') as u: for a in u.readlines():urllist.append(a.strip())s=time.clock()for i in range(len(urllist)): img_down(urllist[i])e=time.clock()print ('time: %d' % (e-s))
这是多进程的代码:
from multiprocessing import Poolimport requests,os,time,randomdef img_down(url): with open('{}'.format(str(random.random())+os.path.basename(url)),'wb') as fob:fob.write(requests.get(url).content)if __name__=='__main__': urllist=[] with open('urllist.txt','r+') as urlfob:for s in urlfob.readlines(): urllist.append(s.strip()) s=time.clock() p=Pool() for i in range(len(urllist)):p.apply_async(img_down,args=(urllist[i],)) p.close() p.join() e=time.clock()print ('time: {}'.format(e-s))
但是单进程和多进程花费的时间几乎没区别,问题大概是requests阻塞IO,请问理解的对不对,代码该怎么修改达到多进程的目的?谢谢!
问题解答
回答1:写文件的瓶颈在磁盘IO,并不在CPU,你并行并没有多大作用,你可以试试不要写入文件再对比时间
回答2:Pool 不带参数的话 是采用 os.cpu_count() or 1如果是单核CPU,或者采集不到数量 就只有1个进程而已。
应该是这个原因。
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