


Asynchrone Anfragen mit Python-Anfragen: Inhalte von mehreren Seiten abrufen
Die Python-Anfragebibliothek ermöglicht die asynchrone Verarbeitung von HTTP-Anfragen. Während das bereitgestellte Beispiel in der Dokumentation den Abruf von Antwortcodes zeigt, wird in diesem Artikel erläutert, wie der Inhalt jeder angeforderten Seite abgerufen wird.
Um dies zu erreichen, ist es notwendig, die Aufgabe in die folgenden Schritte zu unterteilen:
- Definieren Sie eine Aufgabenfunktion: Erstellen Sie eine Python-Funktion, die die gewünschte Aktion definiert, die für jedes Antwortobjekt ausgeführt werden soll. Diese Funktion enthält normalerweise den Code zum Extrahieren des gewünschten Inhalts.
- Ereignis-Hook hinzufügen: Verknüpfen Sie die Aufgabenfunktion mit jeder Anfrage, indem Sie sie als Ereignis-Hook hinzufügen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Funktion automatisch mit dem Antwortobjekt aufgerufen wird, wenn die Anfrage abgeschlossen ist.
- Asynchrone Verarbeitung initiieren: Nachdem Sie Ereignis-Hooks definiert und angehängt haben, erstellen Sie eine Liste aller zu verarbeitenden Anfragen asynchron. Rufen Sie dann die Methode async.map in dieser Liste auf.
Beispielcode:
from requests import async urls = [ 'http://python-requests.org', 'http://httpbin.org', 'http://python-guide.org', 'http://kennethreitz.com' ] # Task function to extract page content def extract_content(response): return response.content # List to hold asynchronous actions async_list = [] # Create requests with event hooks for u in urls: action_item = async.get(u, hooks={'response': extract_content}) async_list.append(action_item) # Initiate asynchronous processing async.map(async_list) # Print the extracted content for item in async_list: print(item.content)
Indem Sie diese Schritte befolgen und das bereitgestellte Codebeispiel verwenden, Mit der Python-Anforderungsbibliothek können Sie den Inhalt mehrerer Seiten erfolgreich asynchron abrufen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich mithilfe der „Requests'-Bibliothek von Python asynchron Inhalte von mehreren Webseiten abrufen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

ToAppendElementStoapythonList, UsTheAppend () methodForsingleElelements, Extend () FormultipleElements, und INSERSt () FORSPECIFIFICEPosition.1) UseAppend () ForaddingOneElementattheend.2) usextend () toaddmultiElementsefficction.3) useInsert () toaddanelementataspeci

TocreateApythonList, usequarebrackets [] andsparateItemswithcommas.1) ListaredynamicandcanholdmixedDatatypes.2) UseAppend (), REME () und SSLICINGFORMIPLUMILATION.3) LISTCOMPRAUMENS

In den Bereichen Finanzen, wissenschaftliche Forschung, medizinische Versorgung und KI ist es entscheidend, numerische Daten effizient zu speichern und zu verarbeiten. 1) In der Finanzierung kann die Verwendung von Speicherzuordnungsdateien und Numpy -Bibliotheken die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erheblich verbessern. 2) Im Bereich der wissenschaftlichen Forschung sind HDF5 -Dateien für die Datenspeicherung und -abnahme optimiert. 3) In der medizinischen Versorgung verbessern die Datenbankoptimierungstechnologien wie die Indexierung und die Partitionierung die Leistung der Datenabfrage. 4) In AI beschleunigen Daten, die Sharding und das verteilte Training beschleunigen, Modelltraining. Die Systemleistung und Skalierbarkeit können erheblich verbessert werden, indem die richtigen Tools und Technologien ausgewählt und Kompromisse zwischen Speicher- und Verarbeitungsgeschwindigkeiten abgewogen werden.

PythonarraysSureScreeatedusedhearrayModule, nicht gebaute Inlikelisten.1) ImportThearrayModule.2) Spezifizieren Sie die THETYPECODE, z.

Zusätzlich zur Shebang -Linie gibt es viele Möglichkeiten, einen Python -Interpreter anzugeben: 1. Verwenden Sie Python -Befehle direkt aus der Befehlszeile; 2. Verwenden Sie Stapeldateien oder Shell -Skripte. 3.. Verwenden Sie Build -Tools wie Make oder CMake; 4. Verwenden Sie Aufgabenläufer wie Invoke. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile, und es ist wichtig, die Methode auszuwählen, die den Anforderungen des Projekts entspricht.

ForHandlinglargedatasetsinpython, Usenumpyarraysforbetterperformance.1) Numpyarraysarememory-Effiction und FasterFornumericaloperations.2) meidenunnötiger Anbieter.3) HebelVectorisationFecedTimeComplexity.4) ManagemememoryusageSageWithEffizienceDeffictureWitheseffizienz

Inpython, listEUSUutsynamicMemoryAllocationWithover-Accocation, whilenumpyarraysalcodeFixedMemory.1) ListSallocatemoremoryThanneded intellig, vereitelte, dass die sterbliche Größe von Zeitpunkte, OfferingPredictableSageStoageStloseflexeflexibilität.

Inpython, youcansspecthedatatypeyFelemeremodelerernspant.1) Usenpynernrump.1) Usenpynerp.dloatp.Ploatm64, Formor -Präzise -Preciscontrolatatypen.


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