Python协程并发处理：基于gevent与Queue的实战解析

Python协程并发处理概述

本文深入探讨了在Python中利用协程机制处理并发任务的实现细节。文中通过具体的代码示例，清晰展示了如何借助第三方库优化程序执行效率，为读者在开发高并发应用或网络爬虫时提供具有实际价值的参考方案。

#从genent中导入monky模块①
from gevent import monkey
#把程序变成协程的方式运行②
monkey.patch_all()
import gevent,requests,time
#导入requests和time
start = time.time()
#记录程序开始时间
 
url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'http://www.ifeng.com/']
#把8个网站封装成列表
 
def get_data(url):
  r = requests.get(url)
  # 用requests.get()函数爬取网站
  print(url, time.time()-start,r.status_code)
 
task_list=[]
# 创建一个空列表
for url in url_list:
  # 用gevent里面的spawn函数创建任务 get_data是方法名，url是参数③
  task=gevent.spawn(get_data,url)
  # 将创建的任务添加到task_list④
  task_list.append(task)
#执行任务列表中的所有任务⑤
gevent.joinall(task_list)
 
end = time.time()
#记录程序结束时间
print(end-start)
#end-start是结束时间减去开始时间，就是最终所花时间。

在第一种实现方式中，程序通过gevent直接生成任务。具体实现代码如下：

#从genent中导入monky模块①
from gevent import monkey
#把程序变成协程的方式运行②
monkey.patch_all()
import gevent,requests,time
#从gevent库里导入queue模块
from gevent.queue import Queue
#导入requests和time
start = time.time()
#记录程序开始时间
 
url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'http://www.ifeng.com/']
#把8个网站封装成列表
#创建队列对象，并赋值给work。
work=Queue()
for url in url_list:
  # 用put_nowait()函数可以把网址都放进队列里。
  work.put_nowait(url)
 
 
def get_data():
  # 当队列不是空的时候，就执行下面的程序。
  while not work.empty():
    # 用get_nowait()函数可以把队列里的网址都取出。
    url=work.get_nowait()
    r = requests.get(url)
    # 用requests.get()函数爬取网站 qsize队列长度
    print(url, work.qsize(),r.status_code)
 
task_list=[]
# 创建一个空列表
# 创建了2个爬虫
for x in range(2):
  # 用gevent里面的spawn函数创建任务 get_data是方法名
  task=gevent.spawn(get_data)
  # 将创建的任务添加到task_list④
  task_list.append(task)
#执行任务列表中的所有任务⑤
gevent.joinall(task_list)
 
end = time.time()
#记录程序结束时间
print(end-start)
#end-start是结束时间减去开始时间，就是最终所花时间。

总结

综上所述，本文介绍了利用Python协程进行任务处理的核心逻辑与代码实现。希望这些内容能为读者的学习与工作带来启发，欢迎持续关注并支持本站获取更多技术分享。