Il web scraping è una tecnica preziosa per gli sviluppatori, che consente di estrarre dati dai siti web in modo automatico. Tuttavia, comporta una serie di sfide, tra cui la gestione efficace delle operazioni di I/O, la gestione dei limiti di velocità e l'aggiramento delle misure antiscraping. In questo blog esploreremo tre potenti metodi per migliorare l'efficienza del web scraping: async (programmazione asincrona), multithreading e multiprocessing e come sfruttare questi approcci possa accelerare in modo significativo le attività di estrazione dei dati.
La programmazione asincrona è un paradigma che consente di eseguire operazioni di I/O in modo concorrente senza bloccare l'esecuzione del programma. A differenza dell'esecuzione sincrona, in cui le operazioni vengono completate una dopo l'altra, l'asincrono consente all'applicazione di gestire più operazioni contemporaneamente.
L'uso di async in Python per lo scraping del web presenta diversi vantaggi, soprattutto grazie alle operazioni di I/O non bloccanti. Ciò significa che mentre un task attende una risposta dal server, altri task possono continuare a funzionare, migliorando significativamente la velocità complessiva delle operazioni di scraping.
Ecco un semplice esempio che utilizza asyncio e aiohttp per eseguire lo scraping asincrono del web:
importare asyncio
importare aiohttp
async def fetch(url, sessione):
async con session.get(url) come response:
return await response.text()
async def main(urls):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
task = [fetch(url, session) for url in urls]
return await asyncio.gather(*tasks)
urls = ['http://example.com', 'https://example.org']
loop = asyncio.get_event_loop()
risultati = loop.run_until_complete(main(urls))
Il multithreading è una forma di esecuzione concorrente in cui più thread vengono generati all'interno dello stesso processo per eseguire compiti simultaneamente. È particolarmente utile nei compiti legati all'I/O, in cui il programma trascorre una quantità significativa di tempo in attesa di risposte esterne.
Il vantaggio principale del multithreading nel web scraping è il miglioramento del throughput. Eseguendo diversi thread in parallelo, è possibile effettuare più richieste HTTP contemporaneamente, riducendo il tempo complessivo di attesa delle risposte.
Ecco come utilizzare il modulo di threading per il web scraping simultaneo:
importare la filettatura
importare le richieste
def fetch(url):
print(requests.get(url).text)
threads = []
url = ['http://example.com', 'https://example.org']
per url in urls:
thread = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
threads.append(thread)
thread.start()
per thread in threads:
thread.join()La multielaborazione prevede l'uso di più processi, piuttosto che di thread, per eseguire compiti in parallelo. Questo metodo è ideale per le attività legate alla CPU, dove il collo di bottiglia è il calcolo stesso.
Scegliete il multiprocessing rispetto al multithreading quando le attività di scraping del web comportano un'elaborazione pesante dei dati che potrebbe trarre vantaggio dalla distribuzione su più core della CPU.
Il multiprocessing può accelerare in modo significativo le attività legate alla CPU nel web scraping, sfruttando più core per l'estrazione parallela dei dati.
L'utilizzo del modulo di multiprocessing di Python per l'estrazione parallela dei dati si presenta come segue:
da multiprocessing import Pool
importare le richieste
def fetch(url):
restituisce requests.get(url).text
con Pool(5) as p:
print(p.map(fetch, ['http://example.com', 'https://example.org']))La scelta tra async, multithreading e multiprocessing dipende dalle esigenze specifiche di web scraping:
La sperimentazione di async, multithreading e multiprocessing può portare a miglioramenti significativi delle prestazioni dei progetti di web scraping. Ciascun metodo offre vantaggi e limiti unici, quindi la comprensione dei requisiti del progetto è fondamentale per scegliere l'approccio più appropriato. Ricordate che incorporare i proxy di servizi come ProxyScrape può ottimizzare ulteriormente le operazioni di scraping, garantendo l'affidabilità ed evitando i divieti IP. Buon scraping!