今天來說說，Python 中的任務切分。以爬蟲為例，從一個存 url 的 txt 文件中，讀取其內容，我們會獲取一個 url 列表。我們把這一個 url 列表稱為大任務。

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列表切分在

不考慮內存占用的情況下，我們對上面的大任務進行一個切分。比如我們將大任務切分成的小任務是每秒最多只訪問5個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() 

關鍵代碼都在for循環里，首先我們通過聲明range的第三個參數，該參數指定迭代的步長為5,這樣每次index增加都是以5為基數，即0，5，10。。。

然后我們對url_list做切片，每次取其五個元素，這五個元素會隨著index的增加不斷的在改變，如果最后不夠五個了，按照切片的特性這個時候就會有多少取多少了，不會造成索引超下標的問題。

隨著url列表的增加，我們會發現內存的占用也在提高了。這個時候我們就需要對代碼進行修改了，我們知道生成器是比較節省內存的空間的，修改之后代碼變成，下面的這樣。

生成器切分

# -*- coding: utf-8 -*- 
# @時間 : 2019-11-23 23:47 
# @作者 : 陳祥安 
# @文件名 : g.py 
# @公眾號: Python學習開發 
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，把原來讀列表的形式，改為了生成器的形式。這樣我們在調用該文件讀取方法的時候大大節省了內存。

然后就是對上面for循環進行改造，因為生成器的特性，這里不適合使用for進行迭代，因為每一次的迭代都會消耗生成器的元素，通過使用itertools的islice對url_gen進行切分,islice是生成器的切片,這里我們每次切分出含有5個元素的生成器，因為生成器沒有__len__方法所以，我們將其轉為列表，然后判斷列表是否為空，就可以知道迭代是否該結束了。

修改之后的代碼，不管是性能還是節省內存上都大大的提高。讀取千萬級的文件不是問題。

除此之外，在使用異步爬蟲的時候，也許會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題

異步生成器切分

首先先來看一個簡單的異步生成器。

我們知道調用下面的代碼會得到一個生成器

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

如果在def前面加一個async，那么在調用的時候它就是個異步生成器了。

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()) 

關于async for的切分有點復雜，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())