本篇內(nèi)容介紹了“Python的切分技術(shù)有哪些”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

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列表切分在

不考慮內(nèi)存占用的情況下，我們對(duì)上面的大任務(wù)進(jìn)行一個(gè)切分。比如我們將大任務(wù)切分成的小任務(wù)是每秒最多只訪(fǎng)問(wèn)5個(gè)URL。

import os import time  CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))  def read_file():     file_path = os.path.join(CURRENT_DIR, "url_list.txt")     with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as fs:         result = [i.strip() for i in fs.readlines()]     return result  def fetch(url):     print(url)  def run():     max_count = 5     url_list = read_file()     for index in range(0, len(url_list), max_count):         start = time.time()         fetch(url_list[index:index + max_count])         end = time.time() - start         if end < 1:             time.sleep(1 - end)   if __name__ == '__main__':     run()

關(guān)鍵代碼都在for循環(huán)里，首先我們通過(guò)聲明range的第三個(gè)參數(shù)，該參數(shù)指定迭代的步長(zhǎng)為5,這樣每次index增加都是以5為基數(shù)，即0，5，10。。。

然后我們對(duì)url_list做切片，每次取其五個(gè)元素，這五個(gè)元素會(huì)隨著index的增加不斷的在改變，如果最后不夠五個(gè)了，按照切片的特性這個(gè)時(shí)候就會(huì)有多少取多少了，不會(huì)造成索引超下標(biāo)的問(wèn)題。

隨著url列表的增加，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)內(nèi)存的占用也在提高了。這個(gè)時(shí)候我們就需要對(duì)代碼進(jìn)行修改了，我們知道生成器是比較節(jié)省內(nèi)存的空間的，修改之后代碼變成，下面的這樣。

生成器切分

# -*- coding: utf-8 -*- # @時(shí)間 : 2019-11-23 23:47 # @作者 : 陳祥安 # @文件名 : g.py # @公眾號(hào): Python學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā) import os import time from itertools import islice  CURRENT_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))   def read_file():     file_path = os.path.join(CURRENT_DIR, "url_list.txt")     with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as fs:         for i in fs:             yield i.strip()   def fetch(url):     print(url)   def run():     max_count = 5     url_gen = read_file()     while True:         url_list = list(islice(url_gen, 0, max_count))         if not url_list:             break         start = time.time()         fetch(url_list)         end = time.time() - start         if end < 1:             time.sleep(1 - end)   if __name__ == '__main__':     run()

首先，我們修改了文件讀取的方式，把原來(lái)讀列表的形式，改為了生成器的形式。這樣我們?cè)谡{(diào)用該文件讀取方法的時(shí)候大大節(jié)省了內(nèi)存。

然后就是對(duì)上面for循環(huán)進(jìn)行改造，因?yàn)樯善鞯奶匦裕@里不適合使用for進(jìn)行迭代，因?yàn)槊恳淮蔚牡紩?huì)消耗生成器的元素，通過(guò)使用itertools的islice對(duì)url_gen進(jìn)行切分,islice是生成器的切片,這里我們每次切分出含有5個(gè)元素的生成器，因?yàn)樯善鳑](méi)有__len__方法所以，我們將其轉(zhuǎn)為列表，然后判斷列表是否為空，就可以知道迭代是否該結(jié)束了。

修改之后的代碼，不管是性能還是節(jié)省內(nèi)存上都大大的提高。讀取千萬(wàn)級(jí)的文件不是問(wèn)題。

除此之外，在使用異步爬蟲(chóng)的時(shí)候，也許會(huì)用到異步生成器切片。下面就和大家討論，異步生成器切分的問(wèn)題

異步生成器切分

首先先來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的異步生成器。

我們知道調(diào)用下面的代碼會(huì)得到一個(gè)生成器

def foo():     for i in range(20):         yield i

如果在def前面加一個(gè)async，那么在調(diào)用的時(shí)候它就是個(gè)異步生成器了。

完整示例代碼如下

import asyncio async def foo():     for i in range(20):         yield i   async def run():     async_gen = foo()     async for i in async_gen:         print(i)   if __name__ == '__main__':     asyncio.run(run())

關(guān)于async for的切分有點(diǎn)復(fù)雜，這里推薦使用aiostream模塊，使用之后代碼改為下面這樣

import asyncio from aiostream import stream  async def foo():     for i in range(22):         yield i   async def run():     index = 0     limit = 5      while True:         xs = stream.iterate(foo())         ys = xs[index:index + limit]         t = await stream.list(ys)         if not t:             break         print(t)         index += limit   if __name__ == '__main__':     asyncio.run(run())

“Python的切分技術(shù)有哪些”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！