Schnelles Web-Scraping: Async, Threads und Prozesse in Python

Web Scraping ist eine unschätzbare Technik für Entwickler, die es ermöglicht, Daten von Websites auf automatisierte Weise zu extrahieren. Es bringt jedoch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, darunter die effektive Verwaltung von E/A-Vorgängen, die Handhabung von Ratenbeschränkungen und die Umgehung von Anti-Scraping-Maßnahmen. In diesem Blog werden wir drei leistungsstarke Methoden zur Verbesserung Ihrer Web-Scraping-Effizienz untersuchen: async (asynchrone Programmierung), Multithreading und Multiprocessing, und wie diese Ansätze Ihre Datenextraktionsaufgaben erheblich beschleunigen können.

Async (Asynchrone Programmierung)

Asynchrone Programmierung ist ein Paradigma, das die gleichzeitige Ausführung von E/A-Vorgängen ermöglicht, ohne die Ausführung Ihres Programms zu blockieren. Im Gegensatz zur synchronen Ausführung, bei der die Aufgaben nacheinander abgeschlossen werden, kann Ihre Anwendung bei der asynchronen Programmierung mehrere Operationen gleichzeitig ausführen.

Vorteile für Web Scraping

Die Verwendung von async in Python für Web Scraping hat mehrere Vorteile, vor allem wegen der nicht blockierenden E/A-Operationen. Das bedeutet, dass, während eine Aufgabe auf eine Antwort von einem Server wartet, andere Aufgaben weiterlaufen können, was die Gesamtgeschwindigkeit Ihrer Scraping-Vorgänge erheblich verbessert.

Code-Beispiel

Hier ist ein einfaches Beispiel, das asyncio und aiohttp verwendet, um asynchrones Web Scraping durchzuführen:

asyncio importieren 
importieren aiohttp

async def fetch(url, session):
   async with session.get(url) as response:
       return await response.text()

async def main(urls):
   async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(url, session) for url in urls]
       return await asyncio.gather(*Aufgaben)

urls = ['http://example.com', 'https://example.org']
Schleife = asyncio.get_event_loop()
Ergebnisse = loop.run_until_complete(main(urls))

Multithreading

Multithreading ist eine Form der gleichzeitigen Ausführung, bei der mehrere Threads innerhalb desselben Prozesses erzeugt werden, um Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Es ist besonders nützlich bei E/A-gebundenen Aufgaben, bei denen das Programm einen erheblichen Teil der Zeit mit dem Warten auf externe Antworten verbringt.

Vorteile für Web Scraping

Der Hauptvorteil von Multithreading beim Web Scraping ist der verbesserte Durchsatz. Durch die parallele Ausführung mehrerer Threads können Sie mehrere HTTP-Anfragen gleichzeitig stellen und so die Gesamtzeit für das Warten auf Antworten reduzieren.

Code-Beispiel

Hier erfahren Sie, wie Sie das Threading-Modul für gleichzeitiges Web-Scraping verwenden können:

Threading importieren
Anfragen importieren
 
def fetch(url):
   print(requests.get(url).text)
 
threads = []
urls = ['http://example.com', 'https://example.org']
 
for url in urls:
    thread = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
    threads.append(thread)
    thread.start()
 
for thread in threads:
    thread.join()

Multiprocessing

Beim Multiprocessing werden mehrere Prozesse (und keine Threads) zur parallelen Ausführung von Aufgaben verwendet. Diese Methode ist ideal für CPU-gebundene Aufgaben, bei denen die Berechnung selbst der Engpass ist.

Wann wird Over Multithreading verwendet?

Entscheiden Sie sich für Multiprocessing statt Multithreading, wenn Ihre Web Scraping-Aufgaben eine umfangreiche Datenverarbeitung beinhalten, die von einer Verteilung auf mehrere CPU-Kerne profitieren könnte.

Vorteile für Web Scraping

Multiprocessing kann CPU-gebundene Aufgaben beim Web Scraping erheblich beschleunigen, indem mehrere Kerne für die parallele Datenextraktion genutzt werden.

Code-Beispiel

Die Verwendung des Multiprocessing-Moduls von Python für die parallele Datenextraktion sieht folgendermaßen aus:

from multiprocessing import Pool
importiere Anfragen
 
def fetch(url):
   return requests.get(url).text
 
with Pool(5) as p:
   print(p.map(fetch, ['http://example.com', 'https://example.org']))

Vergleich und Anwendungsfälle

Die Wahl zwischen asynchroner Verarbeitung, Multithreading und Multiprocessing hängt von Ihren spezifischen Web Scraping-Anforderungen ab:

• Asynchrone Programmierung ist eine Methode, bei der Aufgaben überlappend ausgeführt werden, ohne zu warten, bis eine Aufgabe abgeschlossen ist, bevor die nächste gestartet wird. Mit dieser Technik kann ein Programm mehrere Vorgänge gleichzeitig abwickeln, was die Effizienz insbesondere in Szenarien mit E/A-Vorgängen erhöht.

• Multithreading ist effektiv für E/A-gebundene Aufgaben, vor allem wenn es um Netzwerkanforderungen geht. Dabei werden mehrere Threads innerhalb eines einzigen Prozesses erstellt, um verschiedene Aufgaben fast gleichzeitig zu bearbeiten, so dass es wie eine parallele Ausführung aussieht. In Wirklichkeit arbeiten diese Threads jedoch nicht parallel, sondern gleichzeitig. In Python sorgt das Global Interpreter Lock (GIL) dafür, dass jeweils nur ein Thread den Python-Bytecode ausführt, d. h., obwohl mehrere Threads aktiv sind, laufen sie nicht gleichzeitig, sondern wechseln schnell nacheinander.

• Multiprocessing bietet sich für CPU-gebundene Aufgaben an, bei denen die Datenverarbeitung intensiv ist. Multiprocessing ermöglicht tatsächliche Parallelität, indem mehrere Prozesse auf verschiedenen CPU-Kernen ausgeführt werden. Jeder Prozess arbeitet unabhängig, ohne Ressourcen mit anderen zu teilen, so dass jeder Prozess Aufgaben in separaten Speicherumgebungen ausführen kann. In Python wird das Multiprocessing dadurch erleichtert, dass jeder Prozess seinen eigenen Python-Interpreter ausführt, der die Ausführung seiner Aufgaben unabhängig von den anderen verwaltet. Diese Architektur ermöglicht die gleichzeitige Bearbeitung von Aufgaben auf mehreren CPUs und maximiert so die Effizienz der Berechnungen.

Schlussfolgerung

Das Experimentieren mit Asynchronität, Multithreading und Multiprocessing kann die Leistung Ihrer Web Scraping-Projekte erheblich verbessern. Jede Methode bietet einzigartige Vorteile und Einschränkungen, daher ist das Verständnis der Anforderungen Ihres Projekts der Schlüssel zur Auswahl des am besten geeigneten Ansatzes. Denken Sie daran, dass die Einbeziehung von Proxys von Diensten wie ProxyScrape Ihre Scraping-Operationen weiter optimieren kann, indem sie Zuverlässigkeit gewährleistet und IP-Sperren vermeidet. Viel Spaß beim Scrapen!