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難怪協(xié)程爬蟲那么快，原來是因?yàn)?/h5>
2022-08-10
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作者：小K

來源：麥?zhǔn)寰幊?

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Python三分鐘第132篇讓大家從協(xié)程爬蟲和計(jì)算密集型和IO密集型兩個(gè)主題中選取一個(gè)來講解，很多小伙伴表示太難了。

小孩子才做選擇，不能全要嗎？

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感謝大家的支持，今天的Python三分鐘給大家介紹下計(jì)算密集型和IO密集型。

這個(gè)知識(shí)比較偏硬件，如果掌握這兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)，相信大家在異步、并發(fā)、并行編程會(huì)有更大的進(jìn)步。

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今天的文章也不會(huì)出現(xiàn)任何代碼，也適合不會(huì)Python的同學(xué)食用。

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什么是CPU密集型

CPU密集型也叫計(jì)算密集型，這部分工作基本上都是都是CPU完成的。

例如用電腦計(jì)算1億個(gè)數(shù)的平均數(shù)。

CPU密集表示某任務(wù)有著大量的運(yùn)算且沒有阻塞（休息時(shí)間），CPU始終全速運(yùn)行。

最直觀的體現(xiàn)形式是任務(wù)開啟后，CPU溫度將急劇上升，散熱風(fēng)扇運(yùn)轉(zhuǎn)速度也會(huì)變快。

什么是IO密集型

與CPU密集型不同，IO密集型工作基本是由磁盤等儲(chǔ)存設(shè)備完成的。

IO是輸入、輸出的縮寫（Input、Output）。

像我們用U盤往電腦拷貝大型文件，那是最經(jīng)典的IO密集型任務(wù)。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲屬于CPU密集型任務(wù)還是IO密集型任務(wù)？

這個(gè)問題不太好回答，要從實(shí)際情況進(jìn)行分析，如果爬蟲需要突破對(duì)方服務(wù)器的安全措施（反爬），可能也會(huì)涉及大量的解密計(jì)算。

這樣的爬蟲應(yīng)該要被分到CPU密集型任務(wù)里去的。

如果就像上篇文章中的協(xié)程爬蟲那樣，只是負(fù)責(zé)發(fā)送請(qǐng)求和接收請(qǐng)求，CPU參與度不高。

這樣的爬蟲應(yīng)該要被分到IO密集型任務(wù)里去的。

但是協(xié)程爬蟲存在大量的計(jì)算任務(wù)，那。。。。。沒啥必要用協(xié)程了。

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如果Baidu的服務(wù)器響應(yīng)速度能再快一點(diǎn)，我相信我們的協(xié)程爬蟲速度也會(huì)更快一點(diǎn)。

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Python的GIL

說到計(jì)算密集型就不得不提Python的GIL（全局解釋器鎖）。

因?yàn)镚IL的存在，CPython解釋器只能運(yùn)行在一個(gè)進(jìn)程之中，CPython沒有真正的多進(jìn)程，所以硬件上CPU核心再怎么多也沒什么用，CPython只能用到一個(gè)核。

計(jì)算密集型是CPython的軟肋。

但是CPython在處理IO密集型任務(wù)還是非常棒的，尤其引入了協(xié)程之后。

如果你對(duì)GIL的概念一知半解，請(qǐng)留言GIL，我將會(huì)專門開一期對(duì)其講解。

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