异步爬虫的方式

高性能异步爬虫：在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作
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，阻塞操作就可以进行异步执行。
	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：
	好处：可以降低系统对进程或者线程创建或者销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。
	弊端：池中线程或者进程的数量是有上限。
3.**单线程+异步协程（推荐）**
	enent_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。
	coroutine：协程对象，我们可以将协程对象注册到事件循环中，它会被事件循环调用。可以使用async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象。
	task：任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。
	future：代表将来执行或者还没有执行的任务，实际上和task没有本质区别。
	async：定义一个协程
	await：用来挂起阻塞方法的执行。

实战1.单线程串行

import time

# 使用单线程串行的方式执行
def get_page(str):
    print('正在下载：',str)
    time.sleep(2)
    print('下载成功：',str)

name_list = ['xiaozi','a','b','c']

start_time = time.time()

for i in range(len(name_list)):
    get_page(name_list[i])

end_time = time.time()
print('%d second' % (end_time-start_time))

运行结束后：
正在下载： xiaozi
下载成功： xiaozi
正在下载： a
下载成功： a
正在下载： b
下载成功： b
正在下载： c
下载成功： c
8 second

实战2.线程池爬取

import time
#导入线程池模块对应的类
from multiprocessing.dummy import Pool

#使用线程池方式执行
start_time = time.time()
def get_page(str):
    print("正在下载",str)
    time.sleep(2)
    print("下载成功：",str)

name_list = ['xiaozi','a','b','c']

#实例化一个线程池对象
pool = Pool(4)

#将列表中每一个列表元素传递给get_page进行处理
pool.map(get_page,name_list)  #使用线程池pool类中的map方法，输入get_page函数，name_list：类似于爬取的不同的url

end_time =time.time()

print(end_time-start_time)  #单线程下载是8s，但是本次线程池中共有4个线程，因此是8/4

实战3.线程池爬取网页

线程池处理的是阻塞且耗时的操作

待补充

额外知识：

1.打开页面，右击检查
2.选择【Network】--->选择url
3.选择页面的是否为动态加载数据的图片、文字或者视频等，然后在【Response】下的查找中查找该属性，如果显示未查找到，则表示该数据为动态加载的数据
4.则选择【XHR】进行抓取