A example of scrapper using asyncio and aiohttp
scrapper.py ���!�� ��&"�� import asyncio import aiohttp import bs4 import tqdm @asyncio.coroutine def get(*args, **kwargs): response = yield from aiohttp.request('GET', *args, **kwargs) return (yield from response.read_and_close(decode=True)) @asyncio.coroutine def wait_with_progress(coros): for f in tqdm.tqdm(asyncio.as_completed(coros), total=len(coros)): yield from f def first_magnet(page): sou
pythonで複数のhttp requestを同時に投げる方法(requests)について - podhmo's diary
時折、ちょっとしたスピードアップにhttp(https) requestを並列で投げたい場合がある。aiohttpなどを使っても良いが既存のコードを書き換えるのもめんどくさい。そのようなときの方法のメモ。 concurrent.futuresを使う方法も考えられるけれど。今回はasyncioだけに絞った話。 いわゆるpythonでのhttp requestのデファクトスタンダードはrequestsだと思う。ところでこのrequestsはnon blockingではないのでasyncio上で使おうとすると処理がblockしてしまう。run_in_executor()を使うと処理を外部の環境に移せる。 試しに、run_in_executor()を使ってみよう。動作確認自体は直接のhttp requestではなく、requestを模したfakeの関数を使って行う。以下の様な関数。この処理はtim
asyncioを用いたpythonの高速なスクレイピング | POSTD
ウェブスクレイピングについては、pythonのディスカッションボードなどでもよく話題になっていますよね。いろいろなやり方があるのですが、これが最善という方法がないように思います。本格的な scrapy のようなフレームワークもあるし、 mechanize のように軽いライブラリもあります。自作もポピュラーですね。 requests や beautifulsoup 、また pyquery などを使えばうまくできるでしょう。 どうしてこんなに様々な方法があるかというと、そもそも「スクレイピング」が複数の問題解決をカバーしている総合技術だからなのです。数百ものページからデータを抽出するという行為と、ウェブのワークフローの自動化（フォームに入力してデータを引き出すといったもの）に、同じツールを使う必要はないわけですから。私は自作派で、それは融通が利くからですが、大量のデータを抽出する時に自作はふさ
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