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难怪协程爬虫那么快，原来是因为
2022-08-10
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作者：小K

来源：麦叔编程

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Python三分钟第132篇让大家从协程爬虫和计算密集型和IO密集型两个主题中选取一个来讲解，很多小伙伴表示太难了。

小孩子才做选择，不能全要吗？

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感谢大家的支持，今天的Python三分钟给大家介绍下计算密集型和IO密集型。

这个知识比较偏硬件，如果掌握这两个知识点，相信大家在异步、并发、并行编程会有更大的进步。

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今天的文章也不会出现任何代码，也适合不会Python的同学食用。

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什么是CPU密集型

CPU密集型也叫计算密集型，这部分工作基本上都是都是CPU完成的。

例如用电脑计算1亿个数的平均数。

CPU密集表示某任务有着大量的运算且没有阻塞（休息时间），CPU始终全速运行。

最直观的体现形式是任务开启后，CPU温度将急剧上升，散热风扇运转速度也会变快。

什么是IO密集型

与CPU密集型不同，IO密集型工作基本是由磁盘等储存设备完成的。

IO是输入、输出的缩写（Input、Output）。

像我们用U盘往电脑拷贝大型文件，那是最经典的IO密集型任务。

网络爬虫属于CPU密集型任务还是IO密集型任务？

这个问题不太好回答，要从实际情况进行分析，如果爬虫需要突破对方服务器的安全措施（反爬），可能也会涉及大量的解密计算。

这样的爬虫应该要被分到CPU密集型任务里去的。

如果就像上篇文章中的协程爬虫那样，只是负责发送请求和接收请求，CPU参与度不高。

这样的爬虫应该要被分到IO密集型任务里去的。

但是协程爬虫存在大量的计算任务，那。。。。。没啥必要用协程了。

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如果Baidu的服务器响应速度能再快一点，我相信我们的协程爬虫速度也会更快一点。

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Python的GIL

说到计算密集型就不得不提Python的GIL（全局解释器锁）。

因为GIL的存在，CPython解释器只能运行在一个进程之中，CPython没有真正的多进程，所以硬件上CPU核心再怎么多也没什么用，CPython只能用到一个核。

计算密集型是CPython的软肋。

但是CPython在处理IO密集型任务还是非常棒的，尤其引入了协程之后。

如果你对GIL的概念一知半解，请留言GIL，我将会专门开一期对其讲解。


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