asyncio

在本教程中，你将学习如何使用不同的Python模块从web下载文件。此外，你将下载常规文件、web页面、Amazon S3和其他资源。 最后，你将学习如何克服可能遇到的各种挑战，例如下载重定向的文件、下载大型文件、完成一个多线程下载以及其他策略。 使用Requests 你可以使用requests模块从一个URL下载文件。 考虑以下代码: 你只需使用requests模块的get方法获取URL，并将结果存储到一个名为“myfile”的变量中。然后，将这个变量的内容写入文件。 使用wget 你还可以使用Python的wget模块从一个URL下载文件。你可以使用pip按以下命令安装wget模块: 考虑以下代码，我们将使用它下载Python的logo图像。 在这段代码中，URL和路径(图像将存储在其中)被传递给wget模块的download方法。 下载重定向的文件 在本节中，你将学习如何使用requests从一个URL下载文件，该URL会被重定向到另一个带有一个.pdf文件的URL。该URL看起来如下: 要下载这个pdf文件，请使用以下代码: 在这段代码中，我们第一步指定的是URL。然后，我们使用request模块的get方法来获取该URL。在get方法中，我们将allow_redirects设置为True，这将允许URL中的重定向，并且重定向后的内容将被分配给变量myfile。 最后

基础篇 Jupyter Notebook 优点 整合所有的资源 交互性编程体验 零成本重现结果 实践站点 Jupyter 官方 Google Research 提供的 Colab 环境 安装 运行 列表与元组 列表和元组，都是 一个可以放置任意数据类型的有序集合 。 l = [1, 2, 'hello', 'world'] # 列表中同时含有 int 和 string 类型的元素 l [1, 2, 'hello', 'world'] tup = ('jason', 22) # 元组中同时含有 int 和 string 类型的元素 tup ('jason', 22) 列表是动态的，长度大小不固定，可以随意地增加、删减或者改变元素 (mutable) 元组是静态的，场地大小固定，无法增加删除或者改变 (immutable) 都支持负数索引； 都支持切片操作； 都可以随意嵌套； 两者可以通过 list() 和 tuple() 函数相互转换； 列表和元组存储方式的差异 由于列表是动态的，所以它需要存储指针，来指向对应的元素。增加/删除的时间复杂度均为 O(1)。 l = [] l.__sizeof__() // 空列表的存储空间为 40 字节 40 l.append(1) l.__sizeof__() 72 // 加入了元素 1 之后，列表为其分配了可以存储 4 个元素的空间 (72 -

点击上方“ AirPython ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注 Python 原创干货！ 1. 前言 最近，微软开源了一款非常强大的 Python 自动化依赖库： playwrigh t-python 它支持主流的浏览器，包含：Chrome、Firefox、Safari、Microsoft Edge 等， 同时支持以无头模式 、有头模式运行 playwright-python 提供了同步、异步的 API，可以结合 Pytest 测试框架使用，并且支持浏览器端的自动化脚本录制 项目地址： https://github.com/microsoft/playwright-python 2. 准备 在实战之前，我们只需要 2 步 第 1 步， 安装 playwright-python 依赖库 # 安装依赖库 pip3 install playwright 第 2 步， 安装主流的浏览器驱动 这样，会将 Chromeium、Firefox、Webkit 浏览器驱动下载到本地 # 安装浏览器驱动 python -m playwright install 3. 实战一下 3-1 录制脚本 我们先查看录制脚本的命令说明 其中 python -m playwright codegen 录制脚本 --help 帮助文档 -o 生成自动化脚本的目录 --target 脚本语言， 包含 JS 和

关注上方“ 测试开发技术 ”，选择星标， 干货技术，第一时间送达！ 搞过自动化测试的小伙伴，相信都知道，在Web自动化测试中，有一款自动化测试神器工具: selenium 。结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本，可以实现解放双手，让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作。 虽然 selenium 有完备的文档，但也需要一定的学习成本，对于一个纯小白来讲还是有些门槛的。 最近， 微软开源 了一个非常强大的自动化项目叫 playwright-python ，项目地址： https://github.com/microsoft/playwright-python 它支持主流的浏览器，包含： Chrome 、 Firefox 、 Safari 、 Microsoft Edge 等，同时支持以 无头模式 、 有头模式运行 ，并提供了 同步 、 异步 的 API，可以结合 Pytest 测试框架使用，并且支持浏览器端的自动化脚本录制。 而对于Python爱好者来说，还有一个更大的福利，这个项目是针对Python语言的纯自动化工具， 可以做到，连一行代码都不用写，就能实现自动化功能 。听起来，简直太碉堡了！ 可能你会觉得有点不可思议，真的不用写一行代码吗？但它真的就是这么厉害。下面我们一起看下这个神器。 1. Playwright介绍

搞过自动化测试的小伙伴，相信都知道，在Web自动化测试中，有一款自动化测试神器工具: selenium 。结合标准的WebDriver API来编写Python自动化脚本，可以实现解放双手，让脚本代替人工在Web浏览器上完成指定的操作。 虽然 selenium 有完备的文档，但也需要一定的学习成本，对于一个纯小白来讲还是有些门槛的。 最近， 微软开源 了一个非常强大的自动化项目叫 「playwright-python」 ，项目地址： https://github.com/microsoft/playwright-python 它支持主流的浏览器，包含： Chrome 、 Firefox 、 Safari 、 Microsoft Edge 等，同时支持以 无头模式 、 有头模式运行 ，并提供了 同步 、 异步 的 API，可以结合 Pytest 测试框架使用，并且支持浏览器端的自动化脚本录制。 而对于Python爱好者来说，还有一个更大的福利，这个项目是针对Python语言的纯自动化工具， 可以做到，连一行代码都不用写，就能实现自动化功能 。听起来，简直太碉堡了！ 可能你会觉得有点不可思议，真的不用写一行代码吗？但它真的就是这么厉害。下面我们一起看下这个神器。 1. Playwright介绍 Playwright是一个强大的Python库，仅用一个API即可自动执行 Chromium

点击上方“ Python学习开发 ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注Python技术干货！ 简介 HTTPX 是最近 GitHub看的到一个比较火的一个项目，根据官网的描述，总结有如下特点: 和使用 requests 一样方便,requests 有的它都有 加入 HTTP/1.1 和 HTTP/2 的支持。 能够直接向 WSGI 应用程序或 ASGI 应用程序发出请求。 到处都有严格的超时设置 全类型注释 100％ 的测试覆盖率 比较不错的一个特点是全类型注解，这让我想起了一个叫 Starlette 的库，它也是全类型注解的，类型注解主要方便IDE的智能提示，Java 等静态类型的语言都有这个功能，Python 是近期新加的。其他的后面再说吧，我们还是看例子吧。 安装 httpx 的安装很简单，像其他的 Python 库一样，直接 pip 就完事了 python3 -m pip install httpx 如果需要对 HTTP/2 支持，我们需要额外安装一个库 python3 -m pip install httpx [http2] 使用示例 import httpx r = httpx. get ( 'https://www.example.org/' ) r.text r.content r.json() r.status_code 基本的用法直接导包然后 get 就行了

1 import asyncio 2 import aiohttp 3 import async_timeout 4 from lxml import html 5 from timeit import default_timer as timer 6 7 from db import DBData 8 9 10 class Crawler: 11 def __init__ (self, ** kwargs): 12 self.domains = kwargs[ " domains " ] 13 self.max_depth = kwargs[ " max_depth " ] 14 self.max_retries = 3 15 self.max_workers = 10 16 self.Q = asyncio.Queue() 17 self.db_Q = asyncio.Queue() 18 self.cache = set() 19 self.count = 0 20 self.loop = asyncio.get_event_loop() 21 self.db_data = DBData() 22 23 # Clear 24 self.db_data.clear_crawler() 25 26 async def get(self, url, timeout): 27

为 aiohttp 爬虫注入灵魂 摄影：产品经理 与产品经理在苏州的小生活 听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。 使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。 我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。 修改以后的代码如下： import asyncio import aiohttp template = 'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/{page}' async def get(session, page): url = template.format(page=page) resp = await session.get(url) print(await resp.text(encoding='utf-8')) async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: for page in range(100): await get(session, page) loop = asyncio

总览 产生 内核或应用程序产生，一份简短的信息。 传递 挂起状态 非挂起状态 信号类型 发给进程的信号(所有线程共享) 发给线程的信号 处理者 进程信号是其中一个没有屏蔽这个信号的线程处理。 线程就是指定线程处理。 处理方式 do_signal 处理 创建对应的特定栈帧来处理。 信号处理函数 整个进程中的线程共享。 有默认也有自定义。 需要的信息也可以自定义。 信号的作用 简讯 一份简短的信息。 生产者是内核或进程。 处理者是具体的线程或者是进程组中符合处理条件的线程。 内容 标准的信号就只有一个数字。 32 位的整数，每一位对应一个信号位。 支持实时信号的系统是 64 位，即两个 long . 信号定义 trap -l 用上面的指令罗列出支持的信号。 在编程中一般是宏定义，然后每个宏对应一个数字。 #define SIGHUP 1 #define SIGINT 2 #define SIGQUIT 3 #define SIGILL 4 #define SIGTRAP 5 #define SIGABRT 6 #define SIGIOT 6 #define SIGBUS 7 #define SIGFPE 8 #define SIGKILL 9 #define SIGUSR1 10 #define SIGSEGV 11 #define SIGUSR2 12 #define

协程实现了在单线程下的并发，每个协程共享线程的几乎所有的资源，除了协程自己私有的上下文栈；协程的切换属于程序级别的切换，对于操作系统来说是无感知的，因此切换速度更快、开销更小、效率更高，在有多IO操作的业务中能极大提高效率。 系列文章 python并发编程之threading线程(一) python并发编程之multiprocessing进程(二) python并发编程之asyncio协程(三) python并发编程之gevent协程(四) python并发编程之Queue线程、进程、协程通信(五) python并发编程之进程、线程、协程的调度原理(六) asyncio模块创建协程 asyncio在python3.4后被内置在python中，使得python的协程创建变得更加方便。 import asyncio import os # async 关键字定义一个协程 async def target_func1(): print('the func start') print(os.getpid()) print('the func end') def run(): # 创建一个协程对象 coroutine = target_func1() # 创建一个事件循环 loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete