# import time
# #使用单线程串行方式执行
#
# def get_page(str):
# print("正在下载 ：",str)
# time.sleep(2)
# print('下载成功：',str)
#
# name_list =['xiaozi','aa','bb','cc']
#
# start_time = time.time()
#
# for i in range(len(name_list)):
# get_page(name_list[i])
#
# end_time = time.time()
# print('%d second'% (end_time-start_time))
import time
#导入线程池模块对应的类
from multiprocessing.dummy import Pool
#使用线程池方式执行
start_time = time.time()
def get_page(str):
print("正在下载 ：",str)
time.sleep(2)
print('下载成功：',str)
name_list =['xiaozi','aa','bb','cc']
#实例化一个线程池对象
pool = Pool(4)
#将列表中每一个列表元素传递给get_page进行处理。
pool.map(get_page,name_list)
pool.close()
pool.join()
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)
高性能异步爬虫：线程池基本使用
高性能异步爬虫
目的：在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作。
异步爬虫的方式：
– 1.多线程，多进程（不建议）：
好处：可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程，阻塞操作就可以异步执行。
弊端：无法无限制的开启多线程或者多进程。
– 2.线程池、进程池（适当的使用）：
好处：我们可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。
弊端：池中线程或进程的数量是有上限。
– 3.单线程+异步协程（推荐）：
event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，
当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。
coroutine：协程对象，我们可以将协程对象注册到事件循环中，它会被事件循环调用。
我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回
一个协程对象。
task：任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。
future：代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和 task 没有本质区别。
async 定义一个协程.
await 用来挂起阻塞方法的执行。
