怎么使用PyCharm Profile分析异步爬虫效率

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第一个代码如下，就是一个普通的 for 循环爬虫。原文地址。

import requestsimport bs4from colorama import Foredef main(): get_title_range() print("Done.")def get_html(episode_number: int) -> str: print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True) url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}' resp = requests.get(url) resp.raise_for_status() return resp.textdef get_title(html: str, episode_number: int) -> str: print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True) soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser') header = soup.select_one('h2') if not header:  return "MISSING" return header.text.strip()def get_title_range(): # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;) for n in range(185, 200):  html = get_html(n)  title = get_title(html, n)  print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)if __name__ == '__main__': main()

这段代码跑完花了37s，然后我们用 pycharm 的 profiler 工具来具体看看哪些地方比较耗时间。

点击Profile (文件名称)

之后获取到得到一个详细的函数调用关系、耗时图：

可以看到 get_html 这个方法占了96.7%的时间。这个程序的 IO 耗时达到了97%，获取 html 的时候，这段时间内程序就在那死等着。如果我们能够让他不要在那儿傻傻地等待 IO 完成，而是开始干些其他有意义的事，就能节省大量的时间。

稍微做一个计算，试用asyncio异步抓取，能将时间降低多少？

get_html这个方法耗时36.8s，一共调用了15次，说明实际上获取一个链接的 html 的时间为36.8s / 15 = 2.4s。**要是全异步的话，获取15个链接的时间还是2.4s。**然后加上get_title这个函数的耗时0.6s，所以我们估算，改进后的程序将可以用 3s 左右的时间完成，也就是性能能够提升13倍。

再看下改进后的代码。原文地址。

import asynciofrom asyncio import AbstractEventLoopimport aiohttpimport requestsimport bs4from colorama import Foredef main(): # Create loop loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(get_title_range(loop)) print("Done.")async def get_html(episode_number: int) -> str: print(Fore.YELLOW + f"Getting HTML for episode {episode_number}", flush=True) # Make this async with aiohttp's ClientSession url = f'https://talkpython.fm/{episode_number}' # resp = await requests.get(url) # resp.raise_for_status() async with aiohttp.ClientSession() as session:  async with session.get(url) as resp:   resp.raise_for_status()   html = await resp.text()   return htmldef get_title(html: str, episode_number: int) -> str: print(Fore.CYAN + f"Getting TITLE for episode {episode_number}", flush=True) soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'html.parser') header = soup.select_one('h2') if not header:  return "MISSING" return header.text.strip()async def get_title_range(loop: AbstractEventLoop): # Please keep this range pretty small to not DDoS my site. ;) tasks = [] for n in range(190, 200):  tasks.append((loop.create_task(get_html(n)), n)) for task, n in tasks:  html = await task  title = get_title(html, n)  print(Fore.WHITE + f"Title found: {title}", flush=True)if __name__ == '__main__': main()

同样的步骤生成profile 图：

可见现在耗时为大约3.8s，基本符合我们的预期了。

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