diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 61f4419..1de8013 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -2,3 +2,7 @@ log.txt
/test
/.venv
__pycache__
+B 高性能模式/log
+B 高性能模式/test.py
+.vscode/launch.json
+.gitignore
diff --git a/A 代码模式/10 一盘大棋/1 最基础的写法.py b/A 代码模式/10 一盘大棋/1 最基础的写法.py
index e70362d..70cf2d0 100644
--- a/A 代码模式/10 一盘大棋/1 最基础的写法.py
+++ b/A 代码模式/10 一盘大棋/1 最基础的写法.py
@@ -48,3 +48,9 @@ for i in range(n):
# 打印频率最高的前10个词
for tf in word_freqs[:10]:
print(tf[0], '-', tf[1])
+
+
+'''
+想到哪里写到哪里
+用的最基础的编程思想，没有使用 Python 高级语法特性、数据结构和算法
+'''
\ No newline at end of file
diff --git a/A 代码模式/10 一盘大棋/2 加入语言特性.py b/A 代码模式/10 一盘大棋/2 加入语言特性.py
index f48b2c4..be03bdd 100644
--- a/A 代码模式/10 一盘大棋/2 加入语言特性.py
+++ b/A 代码模式/10 一盘大棋/2 加入语言特性.py
@@ -23,6 +23,7 @@ with open(testfilepath, encoding='utf8') as f:
# 打印前10个最常见的单词
for word, freq in word_freqs.most_common(10):
print(f"{word}-{freq}")
+
'''
相比 A01
使用collections.Counter来计数单词频率，从而简化了代码并提高了效率。
diff --git a/A 代码模式/10 一盘大棋/3 Hacker.py b/A 代码模式/10 一盘大棋/3 Hacker.py
index 2576218..1f1598f 100644
--- a/A 代码模式/10 一盘大棋/3 Hacker.py
+++ b/A 代码模式/10 一盘大棋/3 Hacker.py
@@ -8,6 +8,7 @@ words = re.findall('[a-z]{2,}',
counts = collections.Counter(w for w in words if w not in stopwords)
for (w, c) in counts.most_common(10):
print(w, '-', c)
+
'''
熟练的软件工程师，会如此简单完成任务
后面的例子，我们必须变的啰嗦一些，不能用这种太 hacker 的写法
diff --git a/B 高性能模式/000 普通做法.py b/B 高性能模式/000 普通做法.py
index a97e3b2..484f740 100644
--- a/B 高性能模式/000 普通做法.py
+++ b/B 高性能模式/000 普通做法.py
@@ -1,25 +1,18 @@
"""
-根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
-
-考虑到相关因素，因此本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
-
-此方法为普通做法，即使用requests库通过Post请求爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
-
-注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
-
-Args:
- keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
- begin_date: 开始日期，用于搜索
- end_date: 结束日期，用于搜索
- size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
-
-Examples:
- ```
- main(keywords=['灾害'],
- begin_date='2018-01-01',
- end_date='2018-12-31',
- size=10)
- ```
+ 此方法为普通做法，即使用requests库通过Post请求爬取网页内容，再使用json提取新闻内容。
+ 注意：本代码中的关键词列表默认为['灾害']，日期范围默认为2018年1月1日至2018年12月31日。
+ Args:
+ keywords: 用于搜索新闻的关键词列表
+ begin_date: 开始日期，用于搜索
+ end_date: 结束日期，用于搜索
+ size: 一次请求返回的新闻或政策的最大数量
+ Examples:
+ ```
+ main(keywords=['灾害'],
+ begin_date='2018-01-01',
+ end_date='2018-12-31',
+ size=10)
+ ```
"""
import util
import logging
@@ -47,10 +40,10 @@ def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
logging.info("开始运行普通爬取")
- spider = util.Spider(keywords=keywords,
- begin_date=begin_date,
- end_date=end_date,
- size=size)
+ spider = util.Spider( keywords=keywords,
+ begin_date=begin_date,
+ end_date=end_date,
+ size=size)
pbar = tqdm.tqdm(total=size * 10, desc='普通爬取进度', unit='条', ncols=80)
title_list = []
@@ -68,7 +61,7 @@ def main(keywords: List[str], begin_date: str, end_date: str, size: int = 10):
if __name__ == "__main__":
- main(keywords=['灾害'],
+ main(keywords=['经济'],
begin_date='2018-01-01',
end_date='2018-12-31',
- size=10)
+ size=10)
\ No newline at end of file
diff --git a/B 高性能模式/1.md b/B 高性能模式/1.md
new file mode 100644
index 0000000..10f04d7
--- /dev/null
+++ b/B 高性能模式/1.md
@@ -0,0 +1,134 @@
+
+### 多线程与异步编程
+
+对于 **I/O 密集型任务**，**异步编程** 通常比 **多线程** 是更好的选择。异步编程特别适合高并发的 I/O 密集型任务（如 Web 服务器、爬虫、实时通信）, 特别是大量并发连接的任务。
+
+多线程比相对编程简单 。
+
+### 场景：**GUI 应用程序**
+
+在 GUI（图形用户界面）应用程序中，主线程负责处理用户交互，而其他任务（如文件读写、网络请求）需要在后台运行，以避免阻塞主线程导致界面卡顿。多线程可以与 GUI 主线程共享内存，方便更新界面状态。线程间通信简单，适合处理后台任务。GUI 框架（如 PyQt、Tkinter）通常有自己的事件循环，与异步编程的事件循环冲突。
+
+
+import sys
+import requests
+from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QPushButton, QLabel
+from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
+
+# 工作线程：负责下载文件
+class DownloadThread(QThread):
+ # 自定义信号，用于通知主线程下载进度
+ progress_signal = pyqtSignal(str)
+
+ def __init__(self, url):
+ super().__init__()
+ self.url = url
+
+ def run(self):
+ self.progress_signal.emit("开始下载...")
+ try:
+ response = requests.get(self.url, stream=True)
+ total_size = int(response.headers.get("content-length", 0))
+ downloaded_size = 0
+ with open("downloaded_file", "wb") as file:
+ for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
+ file.write(chunk)
+ downloaded_size += len(chunk)
+ progress = f"已下载: {downloaded_size / 1024:.2f} KB / {total_size / 1024:.2f} KB"
+ self.progress_signal.emit(progress)
+ self.progress_signal.emit("下载完成！")
+ except Exception as e:
+ self.progress_signal.emit(f"下载失败: {str(e)}")
+
+# 主窗口
+class MainWindow(QWidget):
+ def __init__(self):
+ super().__init__()
+ self.init_ui()
+
+ def init_ui(self):
+ self.setWindowTitle("多线程下载示例")
+ self.setGeometry(100, 100, 300, 150)
+
+ # 布局
+ layout = QVBoxLayout()
+
+ # 下载按钮
+ self.download_button = QPushButton("开始下载", self)
+ self.download_button.clicked.connect(self.start_download)
+ layout.addWidget(self.download_button)
+
+ # 状态标签
+ self.status_label = QLabel("点击按钮开始下载", self)
+ layout.addWidget(self.status_label)
+
+ self.setLayout(layout)
+
+ def start_download(self):
+ # 禁用按钮，防止重复点击
+ self.download_button.setEnabled(False)
+ self.status_label.setText("准备下载...")
+
+ # 创建工作线程
+ self.download_thread = DownloadThread("https://example.com/large_file.zip")
+ self.download_thread.progress_signal.connect(self.update_status)
+ self.download_thread.finished.connect(self.on_download_finished)
+ self.download_thread.start()
+
+ def update_status(self, message):
+ # 更新状态标签
+ self.status_label.setText(message)
+
+ def on_download_finished(self):
+ # 下载完成后启用按钮
+ self.download_button.setEnabled(True)
+
+# 运行应用程序
+if __name__ == "__main__":
+ app = QApplication(sys.argv)
+ window = MainWindow()
+ window.show()
+ sys.exit(app.exec_())
+
+
+
+
+以下场景更适合使用 **多线程**：
+-
+1. **与阻塞式 API 交互**。 某些库或 API 是阻塞式的（如某些数据库驱动、硬件接口库），无法直接使用异步编程。在这种情况下，多线程可以避免阻塞主线程。
+
+import threading
+import time
+import sqlite3
+
+def query_database():
+ # 模拟阻塞式数据库查询
+ conn = sqlite3.connect("example.db")
+ cursor = conn.cursor()
+ cursor.execute("SELECT * FROM users")
+ results = cursor.fetchall()
+ print("查询完成，结果:", results)
+ conn.close()
+
+def main():
+ print("主线程开始")
+ # 创建线程执行数据库查询
+ thread = threading.Thread(target=query_database)
+ thread.start()
+ # 主线程继续执行其他任务
+ for i in range(5):
+ print(f"主线程运行中... {i}")
+ time.sleep(1)
+ thread.join()
+ print("主线程结束")
+
+main()
+
+
+1. **实时数据处理**。 在实时数据处理场景中（如音频处理、视频流处理），需要快速响应并处理数据，同时保持主线程的响应性。
+
+2. **任务队列与线程池**。在需要处理大量短期任务的场景中（如 Web 服务器的请求处理），使用线程池可以高效地管理任务。
+
+3. **与 C/C++ 扩展交互**。 某些 Python 库是基于 C/C++ 扩展实现的（如 `numpy`、`pandas`），这些扩展可能释放了 GIL，允许在多线程中并行运行。
+
+4. **需要共享状态的场景**。 在某些场景中，多个任务需要频繁共享和修改状态（如缓存、计数器），使用多线程可以方便地共享内存。
diff --git a/B 高性能模式/readme.md b/B 高性能模式/readme.md
index 7470dbf..fee0880 100644
--- a/B 高性能模式/readme.md
+++ b/B 高性能模式/readme.md
@@ -7,6 +7,9 @@
# 任务
+根据提供的关键词列表，爬取天水市人民政府网站上指定日期内与关键词相关的新闻的标题，并将其存储至数据库中。
+本代码只爬取前10页的新闻内容，即最多100条新闻作为测试。
+
# 讨论分析
普通做法连续进行了五次测试，时间分别为34.231s、34.091s、34.164s、34.226s、33.958s，平均时间为34.134s
diff --git a/B 高性能模式/util.py b/B 高性能模式/util.py
index 5d7495a..88e1655 100644
--- a/B 高性能模式/util.py
+++ b/B 高性能模式/util.py
@@ -1,6 +1,3 @@
-"""
-
-"""
import re
import time
import functools
@@ -12,7 +9,7 @@ from typing import Any, Dict, List
class Spider:
"""
- 爬虫类。
+ 爬虫类
Args:
keywords (List[str]): 用于搜索新闻的关键词列表
@@ -79,8 +76,7 @@ class Spider:
def generate_headers(self) -> dict:
"""
- 生成请求头。
-
+ 生成请求头
Returns:
dict: 请求头
"""
@@ -109,6 +105,7 @@ class Spider:
json=config).text
time.sleep(3)
return json.loads(response)
+
async def fetch_async(self, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""
@@ -126,6 +123,7 @@ class Spider:
json=config).text
await asyncio.sleep(3)
return json.loads(response)
+
def parse(self, data: Dict[str, Any]) -> List[str]:
"""
@@ -145,6 +143,7 @@ class Spider:
title_list.append(title)
# print(title)
return title_list
+
def save(self, title_list: List[str]):
"""
@@ -156,11 +155,9 @@ class Spider:
# 时间装饰器
def timeit(func):
"""
- 计算函数运行时间。
-
+ 计算函数运行时间
Args:
func: 函数
-
Return:
函数
"""
@@ -185,4 +182,4 @@ def timeit_async(func):
print(f'{func.__name__} cost: {time.time() - start}')
return result
- return wrapper
+ return wrapper
\ No newline at end of file