集蜂云是一个可以让开发者在上面构建、部署、运行、发布采集器的数据采集云平台。加入到数百名开发者中，将你的采集器发布到市场，从而给你带来被动收入吧！

大多数 Python 应用程序依赖外部数据或需要与其他服务器通过 HTTP 进行通信。然而，由于 HTTP 调用速度通常较慢，这可能会显著降低应用程序的性能。为了避免这种情况，我们可以利用 Python 中的并行请求技术，通过线程同时发出多个网络请求。

在接下来的指南中，您将学习如何使用线程在 Python 中实现并行网络请求，以达到显著的性能优化效果。

让我们开始吧！

Python 中的并行请求是什么

在Python中，实现并行请求意味着同时执行多个HTTP调用。这通过启动多个线程并允许每个线程并行处理网络请求来实现。利用多核处理器，这种方法能够显著提升性能和网络利用率。

在Web开发中，并行请求有多种应用场景：

• AJAX 数据加载：通过在页面加载时同时发起多个AJAX请求，可以减少页面加载时间，改善用户体验。
• 后端API调用：在后端服务中，同时调用多个微服务可以优化系统的整体效率，特别是在处理复杂逻辑或大量数据时尤为重要。
• 网页抓取：在进行网页抓取时，由于网页服务器响应通常较慢，串行请求可能导致效率低下。通过并行化请求，将网络请求分发到多个线程中，可以减少等待时间，提升抓取效率。
• 大规模数据提取：在数据挖掘或网页爬虫项目中，频繁进行大量的HTTP调用是常见的需求。通过并行化处理这些请求，可以显著加快数据提取和处理的速度，从而提高整体项目的效率和性能。

通过以上优化方法，利用Python的并行请求技术可以在网络通信和数据处理方面获得显著的优势，使得应用程序更加高效和响应迅速。

如何实现并行请求

ThreadPoolExecutor是Python中进行并行请求的简单方法之一，它是concurrent.futures库中的线程池管理类。其设计目的是在多线程环境中并行执行任务，特别适用于I/O密集型场景，如网络请求。由于可以有效利用并行性，无需启动额外的进程，因此非常有价值。

该类提供了直观的API，使任务并行化变得简单，无需处理复杂的线程管理。ThreadPoolExecutor提供的主要方法包括：

• submit(task_func)：提交一个任务函数作为参数，并返回一个表示结果的Future对象。调用submit()方法会阻塞执行，直到任务函数终止。
• map(task_func, iterable)：将任务函数应用于可迭代参数中的每个项目，并返回结果的迭代器。

利用这些方法进行并行请求可以显著节省时间。例如，假设平均每个请求需要250毫秒，您需要执行8次请求。按顺序执行这些请求将需要总计2000毫秒（250毫秒 * 8）。

相比之下，使用ThreadPoolExecutor在管理的8个工作线程上并行执行这些请求，几乎可以将执行时间缩短到大约250毫秒，再加上线程处理的少量开销。这几乎是节省了8倍的时间！

现在，让我们按以下步骤学习如何构建Python并行请求的脚本！

步骤 1：安装必要的库

为了构建并行请求的Python脚本，我们将使用两个关键的Python包：

• Requests：这是一个流行的Python HTTP客户端库，用于执行Web请求。它提供了简单且强大的API，使得向网站发送GET或POST请求变得非常容易。
• Beautiful Soup：这是一个用于解析HTML和XML文档的库，特别适合从网页中提取数据。它能够帮助我们解析和操作HTML结构，从而提取我们需要的信息。

我们将利用这两个包来并行执行以下操作：

1. 使用Requests库发送GET请求获取网站的HTML内容。
2. 并行处理多个网页，每个网页都使用Requests来获取HTML文档。
3. 使用Beautiful Soup解析每个HTML文档的内容，从中提取所需的数据。

使用以下命令安装所需的库：

pip install requests beautifulsoup4

然后，通过在 Python 脚本顶部添加以下两行来导入：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

第 2 步：编写第一个并行请求代码

首先，我们需要定义一个任务函数，该函数将被ThreadPoolExecutor并行执行。这个函数将接收一个URL作为参数，使用Requests库发送HTTP请求，并从返回的HTML页面中提取标题信息。

def parse_page(url):
    # perform the HTTP request to the specified URL
    response = requests.get(url)

    # parse the HTML content returned by server
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # extract the title from the page and print it
    title_element = soup.find('title')
    title = title_element.text
    print(title) 

接下来，定义 URL 列表：

urls = [
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/1/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/2/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/3/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/4/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/5/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/6/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/7/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/8/'
]

初始化一个ThreadPoolExecutor对象，并使用它并行执行parse_page()函数来处理4个不同的URL。

MAX_THREADS = 4
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_THREADS) as executor:
    executor.map(parse_page, urls)

完整代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parse_page(url):
    # perform the HTTP request to the specified URL
    response = requests.get(url)

    # parse the HTML content returned by server
    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

    # extract the title from the page and print it
    title_element = soup.find('title')
    title = title_element.text
    print(title)

## list of URLs to parse concurrently
urls = [
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/1/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/2/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/3/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/4/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/5/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/6/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/7/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/8/'
]

# max number of threads to use
MAX_THREADS = 4

# initialize ThreadPoolExecutor and use it to call parse_page() in parallel
with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_THREADS) as executor:
    executor.map(parse_page, urls)

启动该脚本，会看到程序打印了以下类似内容：

Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 4 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 3 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 2 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 6 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 5 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 7 – ScrapingCourse.com
Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 8 – ScrapingCourse.com

每次运行时，打印顺序都会发生变化。这意味着脚本按预期执行 Python 并行请求。

步骤 3：处理响应和异常

当前的脚本可以并行发出请求，但存在一个主要问题：如果parse_page()函数在处理某个URL时失败，整个过程将会中断。为了避免这种情况，可以使用try...except块将代码包装在函数内部。

def parse_page(url):
    try:
        # ...
    except Exception as e:
        print('Request failed due to error:', e)

另一个限制是任务函数目前仅在终端中打印提取的数据。如果希望将这些信息存储在Python数据结构中以备将来使用，可以通过以下方式修改parse_page()函数，使其返回抓取的数据：

def parse_page(url):
    try:
        # perform the HTTP request to the specified URL
        response = requests.get(url)

        # parse the HTML content returned by server
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

        # extract the title from the page
        title_element = soup.find('title')
        title = title_element.text

        # return the scraped data in a dictionary
        return {'title': title}
    except Exception as e:
        print('Request failed due to error:', e)

现在，可以通过调用返回的值来初始化一个Python列表，这可以通过对parse_page()函数进行修改实现。由于ThreadPoolExecutor.map()返回一个迭代器，您可以通过将其包装为列表来将其转换为列表，即使用list()函数：

with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_THREADS) as executor:
    titles = list(executor.map(parse_page, urls))

新的并行请求 Python 代码将是：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def parse_page(url):
    try:
        # perform the HTTP request to the specified URL
        response = requests.get(url)

        # parse the HTML content returned by server
        soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

        # extract the title from the page
        title_element = soup.find('title')
        title = title_element.text

        # return the scraped data in a dictionary
        return {'title': title}
    except Exception as e:
        print('Request failed due to error:', e)


## list of URLs to parse concurrently
urls = [
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/1/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/2/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/3/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/4/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/5/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/6/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/7/',
    'https://www.scrapingcourse.com/ecommerce/page/8/'
]

# max number of threads to use
MAX_THREADS = 4

# initialize ThreadPoolExecutor and use it to call parse_page() in parallel
with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_THREADS) as executor:
    titles = list(executor.map(parse_page, urls))

print(titles)

执行它，它将始终打印：

[
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 2 – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 3 – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 4 – ScrapingCourse.com'},
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 5 – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 6 – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 7 – ScrapingCourse.com'}, 
    {'title': 'Ecommerce Test Site to Learn Web Scraping – Page 8 – ScrapingCourse.com'}
]

请注意，结果列表中的元素顺序与URL列表中的顺序相同。这是因为ThreadPoolExecutor.map()函数始终按照任务函数调用的顺序返回结果，即使它在评估任务函数时是无序的。

恭喜！您刚刚学会了如何使用Python并行发出多个请求的方法。

优化性能和扩展

现在是时候探索一些技巧和窍门，将您的 Python 并行请求能力提升到一个新的水平。

性能优化

性能主要取决于使用的线程数ThreadPoolExecutor。如果打开的线程数过少，会限制脚本的并行化潜力。相反，使用过多线程会降低脚本的速度，因为创建和管理线程会带来大量的时间开销。

由于确定最佳性能的最佳线程数并不总是容易的，因此建议进行一些实验。您可以按照以下方式包装Python请求并行逻辑，并跟踪执行时间：

import time

start_time = time.time()

# parallel ThreadPoolExecutor logic...

end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
print(f"Elapsed time: {elapsed_time:.3f}s")

如果urls不包含太多元素，则可以使用列表的长度作为线程数：

MAX_THREADS = len(urls)

然而，可能会出现 len(urls) 大于可用的逻辑 CPU 数量的情况。因此，最佳做法是取 len(urls) 和 os.cpu_count() 之间的较小值：

MAX_THREADS = min(os.cpu_count(), len(urls))

ThreadPoolExecutor现在将始终使用合理数量的线程！

高效扩展

在大规模流程中，找到正确的批处理大小变得尤为重要。在这种情况下，并不总是最佳选择利用所有可用的核心资源。以下是几个原因：

• 资源饱和：并行利用所有核心容易导致系统资源饱和，使得在同一台服务器上无法同时运行其他进程。
• 并行化开销：大规模批处理可能因为争用共享资源（例如磁盘 I/O、网络带宽或数据库连接）而效率低下。这通常会造成瓶颈，从而降低整体性能。
• 错误处理缓慢：当请求失败时，可能需要重复整个批处理。但是，如果批量过大，这将导致较长的执行时间。因此，在处理容易出错的请求时，大批处理效率会受到影响。

因此，小批处理更适合扩展并行 Python 请求。这样可以实现更快、响应更快的进程，同时也能避免耗尽所有资源。

专业提示：在进行大规模操作时，请始终跟踪 CPU、内存和网络使用情况，以避免系统过载。整合应用程序监控工具到脚本中可以简化任务的跟踪和管理。

高级技术

我们将深入研究两种方法，使并行逻辑更有效、更高效。

速率限制处理

在短时间内向同一台服务器发送过多请求可能会触发速率限制措施。速率限制器定义了在特定时间窗口内可以发送的最大请求数。一旦超过这一限制，服务器将返回429 Too Many Requests错误响应。

您可以通过以下方式了解服务器对传入请求设置的限制：

1. 检查robots.txt文件以查看是否有相关限制。
2. 验证服务器响应中是否包含RateLimit-X标头字段，其中X是具体的限制参数。
3. 通过在指定的时间范围内发送一定数量的并行请求，直到出现429错误，来测试服务器的限制。
4. 确定了适当的请求速率后，请确保在发出新的Python并行请求之前等待一段时间。例如，如果您需要在发送10个请求后等待30秒，您可以使用以下全局计数器来实现这一点：

request_counter = 0

def parse_page(url):
    global request_counter

    # make the request....

    # increment the request counter
    request_counter += 1
    # if it is the 10th request, wait 30 seconds
    if request_counter % 10 == 0:
        time.sleep(30)

    # return the scraped data... 

速率限制将不再是问题。

异步编程

异步编程依赖于并发任务，而不是线程的ThreadPoolExecutor。换句话说，任务可以启动而无需等待线程完成其操作并进入空闲状态。这种方式可以减少空闲时间，提高系统性能。

Python中的asyncio模块使得单个线程能够管理多个并发任务。这种方法不仅可以提升整体性能，还能有效利用网络资源。此外，相比于创建和管理多个线程所带来的开销，asyncio也能显著减少系统负担。

因此，对于Python的并行请求来说，利用asyncio方法可能比使用ThreadPoolExecutor更为优越，尤其是在线程未完全利用其分配资源的情况下。

Web 抓取并行请求的常见问题

在使用Python进行并行请求时，面临的主要挑战是防止被反机器人系统阻止。随着发出的请求数量增加，系统检测到机器人的可能性也随之增加。

一种有效的对抗方法是尽可能随机化请求。可以通过轮流使用真实的User-Agent设置头部，并添加随机延迟来实现这一点。然而，这些步骤可能仍然不够。例如，如果退出IP地址始终相同，这一细节很容易被检测到。

为了规避这些问题，可以考虑使用支持Python服务的代理请求。然而，对于像Cloudflare这样的高级解决方案，这种方法可能并不总是有效。绕过Web应用程序防火墙（WAF）一直是一个艰巨的挑战，因为它们可能会使用CAPTCHAs和JavaScript挑战来识别和阻止自动化请求。

使用 Python 进行并行请求的其他工具

ThreadPoolExecutor并非Python中唯一用于构建并行请求脚本的工具。事实上，还有许多其他用于执行并发HTTP请求的软件包可供选择。这些工具有些与标准API方法集成，而另一些则直接支持并行请求。

以下是一些流行的用于实现Python并行请求的工具：

1. asyncio：这是Python标准库中的一个包，使用async/await语法编写并发代码。它非常适合处理I/O密集型任务，如HTTP请求。
2. multiprocessing：这是Python的原生库，用于在多个CPU核心上执行任务。它特别适合处理CPU密集型任务。
3. aiohttp：这是基于asyncio构建的异步Python HTTP客户端。它能够轻松地进行并行HTTP调用，并支持高效的异步操作。
4. twisted：这是一个基于事件驱动的框架，用于实现Python Web应用程序中的多任务处理。它提供了强大的网络编程能力和异步支持。
5. tornado：这是一个基于非阻塞网络I/O的Python Web框架和异步网络库。它适合构建高性能的Web应用程序和服务。
6. httpx：这是一个功能全面的HTTP客户端，提供了同步和异步的API。它支持多种请求方法和灵活的配置选项。

这些工具各有其独特的优势和适用场景，可以根据具体的需求选择合适的工具来实现并行请求。

结论

在本教程中，您掌握了Python中并行请求的概念。从基础到高级技术，您已经成为了Python并行请求的专家。

您现在了解到：

1. 在Python中，发出并行请求意味着同时处理多个网络请求，以提高效率和性能。
2. 您学会了如何使用ThreadPoolExecutor来执行并发请求，这是一种管理线程池的工具，适用于I/O密集型任务。
3. 您探索了如何优化同时进行的HTTP调用，包括减少等待时间和优化网络连接。
4. 您已经了解到了几种最佳的Python工具，用于实现并行网络请求，如asyncio、aiohttp、multiprocessing、twisted和httpx。

通过这些知识和技能，您现在能够更有效地处理并发请求，提高应用程序的性能和响应速度。

集蜂云是一个可以让开发者在上面构建、部署、运行、发布采集器的数据采集云平台。平台提供了海量任务调度、三方应用集成、数据存储、监控告警、运行日志查看等功能，能够提供稳定的数据采集环境。平台提供丰富的采集模板，简单配置就可以直接运行，快来试一下吧。