使用 Python 请求的异步请求:从多个页面检索内容
Python requests 库允许异步处理 HTTP 请求。虽然文档中提供的示例展示了响应代码的检索,但本文探讨了如何检索所请求的每个页面的内容。
要实现此目的,有必要将任务分解为以下步骤:
- 定义任务函数: 创建一个 Python 函数,定义要对每个响应对象执行的所需操作。此函数通常包含提取所需内容的代码。
- 添加事件挂钩:通过将任务函数添加为事件挂钩将其与每个请求关联起来。这可确保请求完成时自动使用响应对象调用该函数。
- 启动异步处理:定义并附加事件挂钩后,创建要处理的所有请求的列表异步地。然后,调用此列表上的 async.map 方法。
示例代码:
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)
按照以下步骤并使用提供的代码示例,您可以使用Python requests 库成功异步检索多个页面的内容。
以上是如何使用 Python 的'requests”库从多个网页异步检索内容?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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