Попытайтесь сначала собрать свои предметы, а затем дайте результат только один раз:
def parse(self, response):
item = response.meta['item']
item['results'] = []
for caritem in response.css("div.car-item-border"):
loader = ItemLoader(item=AuctionItem(), selector=caritem, response=response)
loader.add_css("marque", "div.make::text")
loader.add_css("model", "div.make::text")
loader.add_css("model_year", "div.make::text")
loader.add_css("price_str", "div.price::text")
loader.add_css("auction_house", "div.auctionHouse::text")
loader.add_css("auction_country", "div.auctionHouse::text")
loader.add_css("auction_url", "div.view-auction a::attr(href)")
loader.add_css("img", "img.img-responsive::attr(src)")
item['results'].append(loader.load_item())
yield item
У меня есть большие надежды на него.
Это работается на несколькими людьми от Google. Видя как, как BDFL также используется там, это - положительное.
От летучей мыши они заявляют, что это - ответвление и не ветвление. По сути, это в пределах возможного, что это будет в конечном счете объединено в соединительную линию.
Самое главное у них есть рабочая версия. Они используют версию ненагруженной ласточки прямо сейчас для материала YouTube.
У них, кажется, есть свое дерьмо вместе. У них есть относительно подробный план относительно проекта на данном этапе, и у них есть список тестов, которые они используют для измерения повышений производительности и регрессий.
Я не задерживаю дыхание на удалении GIL, но даже если они никогда не находят время для этого, одни только увеличения скорости делают его потрясающим.
Я думаю, что улучшение скорости 5 раз не все это важное для меня лично.
Это не изменение порядка величины. Хотя при потреблении мощности ЦП в масштабе Google, это могут быть разумные инвестиции, чтобы иметь часть административной работы на нем.
Многие улучшения скорости, вероятно, превратят его в cpython в конечном счете.
Избавление от GIL интересно в принципе, но вероятно покажет много проблем с модулями, которые не ориентированы на многопотоковое исполнение, после того как GIL удален.
Я не думаю, что буду использовать Ненагруженную Ласточку в ближайшее время, но как то, как обращающий внимание на производительность может улучшить регулярные версии Python.
У них есть ежеквартальный выпуск. Так не далеко, ожидайте и наблюдайте, позвольте им придумать некоторую вещь больше, чем просто план.
Если это действительно становится верным, легким покончить с C и C++ даже для интенсивных действий производительности.
Даже при том, что это - спонсируемый проект Google С открытым исходным кодом, удивительно не вовлекает Guido нигде.
Этот вопрос обсудил многое из того же самого. Мое мнение - то, что это звучит великолепно, но я ожидаю для наблюдения то, на что похоже, и сколько времени это берет для становления стабильным.
Я особенно обеспокоен совместимостью с существующим кодом и библиотеками, и как пишущее библиотеку сообщество отвечает на него. В конечном счете, кроме персональных проектов хобби, это имеет нулевую ценность для меня, пока это не может выполнить все мои сторонние библиотеки.
Я думаю, что проект имеет благородные цели и с достаточным количеством времени (2-3 года), они, вероятно, достигнут большинства из них.
Они не могут объединять свое ответвление назад в соединительную линию, потому что текущее представление Guido состоит в том, что cpython должен быть ссылочной реализацией (т.е. это не должно делать вещей, которые невозможны для IronPython и jython скопировать.) я видел отчеты, что это - то, что сохранило прохладные части без стека от того, чтобы быть объединенным в cpython.
Гвидо только что опубликовал статью в своем твиттере, которая является обновленным вариантом статьи Джесси Ноллера, опубликованной ранее. http://jessenoller.com/2010/01/06/unladen-swallow-python-3s-best-feature/. Похоже, что они движутся вперед, как уже упоминалось ранее с питоном 3.
.Мне жаль разочаровывать вас, но когда вы читаете PEP 3146 , все выглядит плохо.
Улучшение к настоящему времени минимально, поэтому код компилятора становится более сложным. Удаление GIL также имеет много недостатков.
Между прочим. PyPy кажется быстрее, чем Unladen Swallow в некоторых тестах .