1.1.1. 前期环境准备和基础知识
安装：
pip3 install aiohttp
pip3 install grequests
pip3 install wheel
pip3 install scrapy
注意：
windows上scrapy依赖 https://sourceforge.net/projects/pywin32/files/
安装Twisted
a. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted,
b. 下载：Twisted-17.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
c. 进入文件所在目录
d. pip3 install Twisted-17.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
实现IO操作的方式
为什么需要异步请求呢？
如果是正常的请求，一个请求结束后才能开启下一个请求[串行请求]，如果期间有一个请求一次，则后面的请求都会终止。
如果是类似多线程的异步请求，则由多个线程同时开启多个请求，一个请求的异常不会影响其他
实现IO操作有3种方式：
同步 【串行操作】
多进程【更消耗资源，有操作系统调用】 --> 更适合计算密集型操作因为需要并发操作，消耗CPU
线程是计算机工作的最小单元
多线程【有CPU进行调用，节省资源】 --> 更适合多IO操作,因为发送请求后不消耗CPU资源
进程中至少有一个线程，默认都有一个主线程且共享进程的内部资源
多协程 --> 一个进程内一个线程完成多个任务【可以同时接收多个请求，然后在一个一个的处理请求】
如果遇到阻塞则执行下一个请求，如果阻塞的请求收到回复后执行刚才阻塞的那个请求【回调实现】，效率比多线程还高.
注：线程里面有GIL【global Interpreter lock】，Python里面有个GIL锁[该锁保障同时间1个进程内只允许1个线程操作],不允许CPU操作多个线程，不允许CPU调用资源[也就是限制了CPU，即限制了多线程]。但是线程可以进行IO操作，多个线程可以同时进行多个IO操作[URL 请求等,因为CPU的只需要发送一下即可，发送后不消耗cpu资源]，
利用多线程实现IO的异步操作：
import requests
from concurrent.futures.thread import ThreadPoolExecutor
pool = ThreadPoolExecutor(5) # 创建线程池,也可以理解为多线程了这里
url_list = [
'https://www.baidu.com/',
'https://www.taobao.com/',
'https://www.google.com/search',
'https://hao.360.cn/',
]
def async_url(url):
try:
response = requests.get(url)
print('正常请求：', '【', url, '】', response.content)
except Exception as e:
print('异常请求:', e)
for url in url_list:
print('请求开始：', url)
pool.submit(async_url, url)
pool.shutdown() # 关闭线程
后台显示结果：
利用多进程实现IO的异步操作：
[其他同上] from concurrent.futures.process import ProcessPoolExecutor import requests pool = ProcessPoolExecutor(5) # 创建进程池,也可以理解为多线程了这里 pool.submit(async_url, url) # async_url是个方法，url是传递过去参数 pool.shutdown() # 关闭进程
异步IO_1---asyncio模块(no-http)
Python学习---IO的异步[asyncio模块(no-http)]
异步IO_2---gevent+Grequests
Python学习---IO的异步[gevent+Grequests模块]