怎么用一行代码让gevent爬虫提速100%

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用python做网络开发的人估计都听说过gevent这个库，gevent是一个第三方的python协程库，其是在微线程库greenlet的基础上构建而成，并且使用了epoll事件监听机制，这让gevent具有很好的性能并且比greenlet更好用。gevent具有以下特点：

1.  基于libev或libuv的快速事件循环。

2.  基于greenlet的轻量级执行单元。

3.  重复使用Python标准库中的概念的API（例如，有event和 queues）。

4.  具有SSL支持的协作套接字

5.  通过线程池，DNSpython或c-ares执行的合作DNS查询。

6.  猴子修补实用程序，使第三方模块能够合作

7.  TCP / UDP / HTTP服务器

8.  子流程支持（通过gevent.subprocess）

9.  线程池

笔者总结一下，gevent大致原理就是当一个greenlet遇到需要等待的操作时（多为IO操作），比如网络IO/睡眠等待，这时就会自动切换到其他的greenlet，等上述操作完成后，再在适当的时候切换回来继续执行。在这个过程中其实仍然只有一个线程在执行，但因为我们在等待某些IO操作时，切换到了其他操作，避免了无用的等待，这就为我们大大节省了时间，提高了效率。

笔者也是在看了gevent这么多的优点之后，感觉有必要上手试一试，但起初效果非常不理想，速度提升并不大，后来在仔细研究了gevent的用法之后，发现gevent的高效率是有条件的，而其中一个重要条件就是monkey patch的使用，也就是我们常说的猴子补丁。

monkey patch就是在不改变源代码的情况下，对程序进行更改和优化，其主要适用于动态语言。通过monkey patch，gevent替换了标准库里面大部分的阻塞式系统调用，比如socket、ssl、threading和select等，而变为协作式运行。下面笔者还是通过代码来演示一下monkey patch的用法以及使用条件。笔者展示的这个程序是一个小型的爬虫程序，程序代码量少，便于阅读和运行，同时也能较好地测试出monkey patch的提升程度。主要思路是从Box Office Mojo网站抓取北美电影市场今年第二季度上映的电影，然后从每部电影的信息页面提取出每部电影的电影分级，然后把每部电影的名称和其对应分级保存在一个字典当中，再测试一下整个过程的时间。在这里，我们主要测试三种情况下的程序完成时间，分别是普通不使用gevent的爬虫，使用gevent但不用monkey patch的爬虫，以及使用gevent和monkey patch的爬虫。

首先看普通不使用gevent的爬虫。

先导入需要的库。

import time  import requests  from lxml import etree

然后读取第二季度上映电影的页面。

url = r'https://www.boxofficemojo.com/quarter/q2/2020/?grossesOption=totalGrosses' #第二季度上映电影的网址  headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'} #爬虫头部  rsp = requests.get(url, headersheaders=headers) #读取网页  text = rsp.text #获取网页源码  html = etree.HTML(text)  movie_relative_urls =  html.xpath(r'//td[@class="a-text-left mojo-field-type-release mojo-cell-wide"]/a/@href') #获取每部电影的信息页面的相对地址  movie_urls = [r'https://www.boxofficemojo.com'+u for u in movie_relative_urls] #把每部电影的相对地址换成绝对地址  genres_dict = {} #用于保存信息的字典

上述代码中变量url就是第二季度上映电影的网页地址，其页面截图如图1所示。headers是爬虫模拟浏览器的头部信息，每部电影的信息页面就是图1中表格头一行列名Release下面每部电影名称所包含的网址，点击每部电影名称就可进入其对应页面。因为这个网址是相对地址，所以要转换成绝对地址。

图1. 第二季度上映电影的页面

接下来是每部电影的信息页面的读取。

def spider(url): #这个函数主要用于读取每部电影页面中的电影分级信息      rsp = requests.get(url, headersheaders=headers) #读取每部电影的网页      text = rsp.text #获取页面代码      html = etree.HTML(text)      genre = html.xpath(r'//div/span[text()="Genres"]/following-sibling::span[1]/text()')[0] #读取电影分级信息      title = html.xpath(r'//div/h2/text()')[0] #读取电影名称  genres_dict[title] = genre #把每部电影的名称和分级信息存入字典

这个函数就是为了读取每部电影信息页面的信息，其功能和上面读取url页面的功能类似，都非常简单，没有过多可说的。在每部电影页面中，我们要读取的每部电影的分级信息就在Genres这一行，比如图2中电影The Wretched，其Genres信息就是Horror。

图2. 示例电影信息页面

接下来是时间测算。

normal_start = time.time() #程序开始时间  for u in movie_urls:      spider(u)  normal_end = time.time() #程序结束时间  normal_elapse = normal_end - normal_start #程序运行时间  print('The normal procedure costs %s seconds' % normal_elapse)

我们测算时间用time.time()方法，用结束时间减去开始时间就是程序运行时间，这里我们主要测试spider这个函数多次运行的时间。结果显示，该过程耗时59.6188秒。

第二个爬虫是使用gevent但不用monkey patch的爬虫。其完整代码如下。

import time  from lxml import etree  import gevent  import requests  url = r'https://www.boxofficemojo.com/quarter/q2/2020/?grossesOption=totalGrosses'  headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'}  rsp = requests.get(url, headersheaders=headers)  text = rsp.text  html = etree.HTML(text)  movie_relative_urls =  html.xpath(r'//td[@class="a-text-left mojo-field-type-release mojo-cell-wide"]/a/@href')  movie_urls = [r'https://www.boxofficemojo.com'+u for u in movie_relative_urls]  genres_dict = {}  task_list = [] #用于存放协程的列表  def spider(url):     rsp = requests.get(url, headersheaders=headers)      text = rsp.text      html = etree.HTML(text)      genre = html.xpath(r'//div/span[text()="Genres"]/following-sibling::span[1]/text()')[0]      title = html.xpath(r'//div/h2/text()')[0]      genres_dict[title] = genre    gevent_start = time.time()  for u in movie_urls:      task = gevent.spawn(spider, u) #生成协程      task_list.append(task) #把协程放入这个列表    gevent.joinall(task_list) #运行所有协程  gevent_end = time.time() gevent_elapse = gevent_end - gevent_start  print('The gevent spider costs %s seconds' % gevent_elapse)

这里绝大部分代码和前面爬虫代码相同，但多了一个task_list变量，其是用于存放协程的列表，我们从gevent_start = time.time()这行开始看，因为前面的代码都和之前的爬虫相同。task = gevent.spawn(spider, u)是生成gevent中生成协程的方法，task_list.append(task)是把每个协程放入这个列表中，而gevent.joinall(task_list)就是运行所有协程。上面这些过程和我们运行多线程的方式非常相似。运行结果是59.1744秒。

最后一个爬虫就是同时使用gevent和monkey patch的爬虫，在这里笔者不再粘贴代码，因为其代码和第二个爬虫几乎一模一样，只有一个区别，就是多了一行代码from gevent import monkey; monkey.patch_all()，注意这是一行代码，不过包含两个语句，用分号放在了一起。最重要的是，这行代码要放在所有代码的前面，切记！！！

这个爬虫的运行结果是26.9184秒。

笔者把这里三个爬虫分别放在三个文件中，分别命名为normal_spider.py、gevent_spider_no.py和gevent_spider.py，分别表示普通不用gevent的爬虫、使用gevent但不用monkey patch的爬虫、使用gevent和monkey patch的爬虫。这里有一点要注意，monkey patch暂不支持jupyter notebook，所以这三个程序要在命令行中使用，不能在notebook中使用。

最后把三种爬虫的结果总结如下。

图3. 三种爬虫的结果对比

可以看出使用了gevent但不用monkey patch的爬虫和普通爬虫的运行时间几乎完全相等，而在用了monkey patch以后，运行时间只有前面程序的一半不到，速度提升了大约120%，仅仅一行代码就带来如此大的速度提升，可见monkey patch的作用还是很大的。而对于前两个爬虫的速度几乎完全一样，笔者认为原因在于这两个程序都是单线程运行，本质上没有太大区别，同时网页读取数量较小（只有18个网页），也很难看出gevent的效果。

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