Trip: 给 Requests 加上协程,一百份网络请求一份时间

2017-11-02 09:43:51 +08:00
 NxnXgpuPSfsIT

Trip 是一个协程的网络库,如 Requests 一般简单的操作,程序不再被网络阻塞。

兼容 Python 2.7+ 的所有版本,主流三大操作系统。

基于两大依赖包:TRIP: Tornado & Requests In Pair

感谢 Tornado 与 Requests 让想法可以快速变成现实,坦诚的说,这个项目我只做了一些简单的工作。

其实上半年就写好了这个项目,结果文档拖到了今天才大致写了一些,不得不感谢一下同类项目对我的督促。

让协程变的简单

这是一个让协程变的简单的项目,你只需要这样:

import trip

@trip.coroutine
def main():
    r = yield trip.get('https://httpbin.org/get', auth=('user', 'pass'))
    print(r.content)

trip.run(main)

一百份请求一份时间

基于 Tornado 的协程让网络阻塞不再成为问题:(这里演示兼容用法)

import time, functools

import requests, trip

def timeit(fn):
    start_time = time.time()
    fn()
    return time.time() - start_time

url = 'http://httpbin.org/get'
times = 10 # 100 changed for inland network delay

def fetch():
    r = [requests.get(url) for i in range(times)]
    return r

@trip.coroutine
def async_fetch():
    r = yield [trip.get(url) for i in range(times)]
    raise trip.Return(r)

print('Non-trip cost: %ss' % timeit(fetch))
print('Trip cost: %ss' % timeit(functools.partial(trip.run, async_fetch)))

# Result:
# Non-trip cost: 17.90799999237s
# Trip cost: 0.172300004959s

由于协程的特性,所有的等待时间重合在了一起。

你不需要每个请求开一个线程,主线程中一切也可以井然有序的进行。

可以想象如果你在写一个爬虫,这将节省多少时间!

让协程服务人类

基于 Requests 的操作方式让协程 HTTP 从未如此简单:(这里使用 Python3 演示 async/await )

>>> async def main():
...     global r
...     r = await trip.get('https://httpbin.org/basic-auth/user/pass', auth=('user', 'pass'))
...
>>> trip.run(main)
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json'
>>> r.encoding
None
>>> r.text
u'{"authenticated": true,...'
>>> r.json()
{u'authenticated': True, u'user': u'user'}

只要你有一些 Requests 基础就可以轻松使用 Trip,协程不再遥不可及。

重现了几乎所有 Requests 的操作,最大限度的减少了你的学习成本。

以一个爬虫为例

为了不打扰正常网站的运行,这里以httpbin.org作为目标网站。 设置 Cookies 模拟登陆,get 请求模拟爬取内容。

那么普通 Requests 是这样的:

import requests

url = 'http://httpbin.org'
s = requests.Session()

def fetch(times=10):
    s.get('%s/cookies/set?name=value' % url)
    r = [s.get('%s/get' % url) for i in range(times)]
    print r

fetch()

使用 Trip 以后就会变成这样:

import trip

url = 'http://httpbin.org'
s = trip.Session()

@trip.coroutine
def fetch(times=10):
    yield s.get('%s/cookies/set?name=value' % url)
    r = yield [s.get('%s/get' % url) for i in range(times)]
    print r

trip.run(fetch)

几乎不需要修改代码,爬虫就获得了协程的特性!

最后

爬虫耗时太久优化困难吗? 各种协程网络框架难以使用吗? 大型爬虫框架臃肿无法灵活定制吗?

试试 Trip,你不会后悔的!

6922 次点击
所在节点    Python
38 条回复
Chyroc
2017-11-02 10:09:39 +08:00
厉害
golmic
2017-11-02 10:38:31 +08:00
wwqgtxx
2017-11-02 10:40:28 +08:00
mark
jyf
2017-11-02 10:46:20 +08:00
跟 grequests 比如何呢
CSM
2017-11-02 10:59:15 +08:00
跟 aiohttp 相比有什么优势?
leavic
2017-11-02 11:01:32 +08:00
noli
2017-11-02 11:05:59 +08:00
我是不是唯一一个想起 gevent 的 ?
NxnXgpuPSfsIT
2017-11-02 11:41:50 +08:00
@jyf @noli gevent 就我的体验,感受最深的就是总有一些根本意想不到的问题因为 patch 出现。
我很难定位问题,有的还是完全无法修复问题。
NxnXgpuPSfsIT
2017-11-02 11:48:24 +08:00
@CSM 兼容更多版本,学习成本更少
est
2017-11-02 11:49:14 +08:00
居然最后没有广告链接。
NxnXgpuPSfsIT
2017-11-02 11:55:49 +08:00
@est 毕竟自己随便写写,有广告位也没有广告发
noli
2017-11-02 11:57:13 +08:00
@NxnXgpuPSfsIT

是有遇到过,但写爬虫的时候很难遇到。
确实也很致命,在 python 的范围内很难修复。

所以现在不用 python 写爬虫 ;P
jyf
2017-11-02 12:25:04 +08:00
@NxnXgpuPSfsIT 我只是想了解下性能方面的比较数据 :D
cheesea
2017-11-02 13:08:23 +08:00
据说 aiohttp 对 http 的解析拖慢了它的速度,不知道这个怎么样?
janxin
2017-11-02 13:10:12 +08:00
@cheesea 那个是 2.0 以前的事了,之后重写优化过
mdzz
2017-11-02 13:17:24 +08:00
想起之前的一个帖子 /t/401575
timonwong
2017-11-02 13:39:57 +08:00
给用户提个醒,resp.text 以及 resp.json 相关,如果 Content-Type 没有 charset,比如一个裸的 application/json,会导致 chardet 执行,chardet 执行速度比较慢(其实可以说很慢,比如一个接口一个 roundtrip 不到 1ms,跑个 chardet 都要 4-5 毫秒,就不可接受了),因此会降低整体性能(当然这个问题在 requests 里面也存在)。
ideascf
2017-11-02 13:40:22 +08:00
还是 gevent 来得爽,真正的无侵入支持协程
wsxka
2017-11-02 14:29:14 +08:00
666 !
takanasi
2017-11-02 15:21:17 +08:00
看到兼容 3.7 还以为 3.7 出了

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/402829

V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。

V2EX is a community of developers, designers and creative people.

© 2021 V2EX