aiohttp

很多朋友不知道Python爬虫怎么入门，怎么学习，到底要学习哪些内容。今天我来给大家说说学习爬虫，我们必须掌握的一些第三方库。 废话不多说，直接上干货。 这里要注意：不管你是为了Python就业还是兴趣爱好，记住：项目开发经验永远是核心，如果你没有2020最新python入门到高级实战视频教程，可以去小编的Python交流.裙 ：七衣衣九七七巴而五（数字的谐音）转换下可以找到了，里面很多新python教程项目，还可以跟老司机交流讨教！ 请求库 1. requests GitHub：https://github.com/psf/requests requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。 有关于requests最详细的使用方法，大家可以参考官方文档：https://requests.readthedocs.io/en/master/ 小案例 >>> import requests >>> r = requests.get( 'https://api.github.com/user', auth=( 'user', 'pass')) >>> r.status_code 200 >>> r.headers[ 'content-type'] 'application

python 一直在进行并发编程的优化， 比较熟知的是使用 thread 模块多线程和 multiprocessing 多进程，后来慢慢引入基于 yield 关键字的协程。 而近几个版本，python 对于协程的写法进行了大幅的优化，很多之前的协程写法不被官方推荐了。如果你之前了解过 python 协程，你应该看看最新的用法。 并发、并行、同步和异步 并发指的是 一个 CPU 同时处理多个程序，但是在同一时间点只会处理其中一个。并发的核心是：程序切换。 但是因为程序切换的速度非常快，1 秒钟内可以完全很多次程序切换，肉眼无法感知。 并行指的是多个 CPU 同时处理多个程序，同一时间点可以处理多个。 同步：执行 IO 操作时，必须等待执行完成才得到返回结果。 异步：执行 IO 操作时，不必等待执行就能得到返回结果。 协程，线程和进程的区别 多进程通常利用的是多核 CPU 的优势，同时执行多个计算任务。每个进程有自己独立的内存管理，所以不同进程之间要进行数据通信比较麻烦。 多线程是在一个 cpu 上创建多个子任务，当某一个子任务休息的时候其他任务接着执行。多线程的控制是由 python 自己控制的。 子线程之间的内存是共享的，并不需要额外的数据通信机制。但是线程存在数据同步问题，所以要有锁机制。 协程的实现是在一个线程内实现的，相当于流水线作业。由于线程切换的消耗比较大

人生苦短，我用 Python 前文传送门： 小白学 Python 爬虫（1）：开篇 小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装 小白学 Python 爬虫（3）：前置准备（二）Linux基础入门 小白学 Python 爬虫（4）：前置准备（三）Docker基础入门 小白学 Python 爬虫（5）：前置准备（四）数据库基础 小白学 Python 爬虫（6）：前置准备（五）爬虫框架的安装 小白学 Python 爬虫（7）：HTTP 基础 小白学 Python 爬虫（8）：网页基础 小白学 Python 爬虫（9）：爬虫基础 小白学 Python 爬虫（10）：Session 和 Cookies 小白学 Python 爬虫（11）：urllib 基础使用（一） 小白学 Python 爬虫（12）：urllib 基础使用（二） 小白学 Python 爬虫（13）：urllib 基础使用（三） 小白学 Python 爬虫（14）：urllib 基础使用（四） 小白学 Python 爬虫（15）：urllib 基础使用（五） 小白学 Python 爬虫（16）：urllib 实战之爬取妹子图 小白学 Python 爬虫（17）：Requests 基础使用 小白学 Python 爬虫（18）：Requests 进阶操作 小白学 Python 爬虫（19）：Xpath 基操

找了半天没找到原因，记录一下 操作系统：windows 8.1 python版本：python 3.8.1 aiohttp版本：3.6.2 源码： 1 import asyncio 2 import aiohttp 3 4 5 async def aiohttp_request_test(url): 6 async with aiohttp.request( ' get ' , url= url) as resp: 7 await resp.text() 8 # await asyncio.sleep(1) # A1 9 10 11 async def main(): 12 await asyncio.gather(aiohttp_request_test( ' https://www.baidu.com ' )) 13 14 15 asyncio.run(main()) 16 # loop = asyncio.get_event_loop() 17 # loop.run_until_complete(main()) 运行以上代码时，出现如下异常： Exception ignored in : <function _ProactorBasePipeTransport. __del__ at 0x02A8C8E0> Traceback (most recent call last):

找了半天没找到原因，记录一下 操作系统：windows 8.1 python版本：python 3.8.1 aiohttp版本：3.6.2 源码： 1 import asyncio 2 import aiohttp 3 4 5 async def aiohttp_request_test(url): 6 async with aiohttp.request( ' get ' , url= url) as resp: 7 await resp.text() 8 # await asyncio.sleep(1) # A1 9 10 11 async def main(): 12 await asyncio.gather(aiohttp_request_test( ' https://www.baidu.com ' )) 13 14 15 asyncio.run(main()) 16 # loop = asyncio.get_event_loop() 17 # loop.run_until_complete(main()) 运行以上代码时，出现如下异常： Exception ignored in : <function _ProactorBasePipeTransport. __del__ at 0x02A8C8E0> Traceback (most recent call last):

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：北京尚脑软件测试 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 持续连接 持续连接是自HTTP 1.1以来的标准，尽管许多应用程序并未使用它们。以简单模式使用请求时(例如使用get函数)，连接会在返回时关闭，Session对象允许重用已经打开的连接。 每个连接都存储在连接池中(默认为10) 重用TCP连接有许多性能优势： 降低CPU和内存使用率(同时打开的连接较少)。 减少了后续请求中的延迟(无TCP握手)。 可以引发异常而不会关闭TCP连接。 HTTP协议还提供了流水线，流水线化允许在同一连接上发送多个请求，而无需等待答复(批处理)。不幸的是，请求库不支持此功能。但是，流水线请求可能不如并行发送它们那么快。实际上，HTTP 1.1协议强制以与发送请求相同的顺序发送答复-先进先出。 并行 requests的主要缺点是同步的。调用requests.get("http://example.org")会阻塞程序，直到HTTP服务器完全答复为止。可以通过使用并发线程提供的线程池来缓解此问题。它允许以非常快速的方式并行化HTTP请求。 也可以借助requests-futures的库：

近期准备优先做接口测试的覆盖，为此需要开发一个测试框架，经过思考，这次依然想做点儿不一样的东西。 接口测试是比较讲究效率的，测试人员会希望很快能得到结果反馈，然而接口的数量一般都很多，而且会越来越多，所以提高执行效率很有必要 接口测试的用例其实也可以用来兼做简单的压力测试，而压力测试需要并发 接口测试的用例有很多重复的东西，测试人员应该只需要关注接口测试的设计，这些重复劳动最好自动化来做 pytest和allure太好用了，新框架要集成它们 接口测试的用例应该尽量简洁，最好用yaml，这样数据能直接映射为请求数据，写起用例来跟做填空题一样，便于向没有自动化经验的成员推广 加上我对Python的协程很感兴趣，也学了一段时间，一直希望学以致用，所以http请求我决定用aiohttp来实现。 但是pytest是不支持事件循环的，如果想把它们结合还需要一番功夫。于是继续思考，思考的结果是其实我可以把整个事情分为两部分。 第一部分，读取yaml测试用例，http请求测试接口，收集测试数据。 第二部分，根据测试数据，动态生成pytest认可的测试用例，然后执行，生成测试报告。 这样一来，两者就能完美结合了，也完美符合我所做的设想。想法既定，接着 就是实现了。 第一部分（整个过程都要求是异步非阻塞的） 读取yaml测试用例 一份简单的用例模板我是这样设计的，这样的好处是，参数名和aiohttp