进程、requests模块的简单使用
一、进程
1.进程间数据不共享
import multiprocessing
data_list = []
def task(arg):
data_list.append(arg)
print(data_list)
def run():
for i in range(10):
m = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,))
m.start()
if __name__ == '__main__':
run()
# [0] #分别打印了一个列表
# [1]
# [2]
# [3]
# [4]
# [5]
# [6]
# [7]
# [8]
# [9]
常用功能:
join、deamon、name、multiprocessing.current_process()、multiprocessing.current_process().ident/pid
import time
import multiprocessing
def task(arg):
time.sleep(2)
print(arg)
def run():
print(1111111)
p1 = multiprocessing.Process(target=task,args=(1,))
p1.name = "pp1"
p1.start()
print(2222222) p2 = multiprocessing.Process(target=task,args=(2,))
p2.name = "pp2"
p2.start()
print(33333333)
if __name__ == "__main__":
run()
常用功能示例
通过继承方式创建进程
class MyProcess(multiprocessing.Process):
def run(self):
print("当前进度",multiprocessing.Process)
def run():
p1 = MyProcess()
p1.start() p2 = MyProcess()
p2.start() if __name__ == '__main__':
run()
2.进程间数据共享
Queue
linux:
q = multiprocessing.Queue()
def task(arg,q):
q.put(arg)
def run():
for i in range(1,11):
p = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,q))
p.start()
while 1:
v = q.get()
print(v)
if __name__ == '__main__':
run()
windows:
def task(arg,q):
q.put(arg)
if __name__ == '__main__':
q = multiprocessing.Queue()
for i in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,q))
p.start()
while 1:
v = q.get()
print(v)
Manage
linux:
m = multiprocessing.Manager()
dic = m.dict()
def task(arg):
dic[arg] = 100
def run():
for i in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,))
p.start()
input(">>>>>>")
print(dic.values())
if __name__ == '__main__':
run()
windows:
def task(arg,dic):
dic[arg] = 100
def run():
m = multiprocessing.Manager()
dic = m.dict()
lis = []
for i in range(10):
p = multiprocessing.Process(target=task,args=(i,dic,))
p.start()
lis.append(p)
while 1:
count = 0
for p in lis:
if not p.is_alive():
count += 1
if count == len(lis):
break
print(dic)
if __name__ == '__main__':
run()
3.进程锁:
和线程锁种类用法一致
4.进程池:
import time
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
def task(arg):
time.sleep(2)
print(arg)
if __name__ == '__main__':
pool = ProcessPoolExecutor(5)
for i in range(10):
pool.submit(task,i)
requests模块的简单爬虫
安装:(cmd)
pip3 install requests
pip3 install beautifulsoup4
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor
def task(url):
r1 = requests.get(url=url,headers={
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.3497.92 Safari/537.36'
})
soup = BeautifulSoup(r1.text,"html.parser")
content_list = soup.find('div',attrs={'id':'content-list'})
for item in content_list.find_all('div',attrs={'class':'item'}):
title = item.find('a').text.strip()
target_url = item.find('a').get('href')
print(title,target_url)
def run():
pool = ThreadPoolExecutor(5)
for i in range(1,50):
pool.submit(task,'https://dig.chouti.com/all/hot/recent/%s' %i)
if __name__ == '__main__':
run()
以上示例用多线程好
requests模块模拟浏览器发送请求
requests.get():
线程和线程池
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