首页 > 其他分享> 文章详细

为 aiohttp 爬虫注入灵魂

2020-12-03 12:52:57 阅读：174 来源： 互联网

标签：aiohttp get 爬虫 session 灵魂 page asyncio

为 aiohttp 爬虫注入灵魂

摄影：产品经理
与产品经理在苏州的小生活
听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。

使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。

我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示：
为 aiohttp 爬虫注入灵魂

我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。

修改以后的代码如下：


import asyncio
import aiohttp

template = 'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/{page}'

async def get(session, page):
    url = template.format(page=page)
    resp = await session.get(url)
    print(await resp.text(encoding='utf-8'))

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for page in range(100):
            await get(session, page)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这段代码访问我的爬虫练习站100次，获取100页的内容。

大家可以通过下面这个视频看看它的运行效率：
为 aiohttp 爬虫注入灵魂

可以说，目前这个运行速度，跟 requests 写的单线程爬虫几乎没有区别，代码还多了那么多。

那么，应该如何正确释放 aiohttp 的超能力呢？

我们现在把代码做一下修改：


import asyncio
import aiohttp

template = 'http://exercise.kingname.info/exercise_middleware_ip/{page}'

async def get(session, queue):
    while True:
        try:
            page = queue.get_nowait()
        except asyncio.QueueEmpty:
            return
        url = template.format(page=page)
        resp = await session.get(url)
        print(await resp.text(encoding='utf-8'))

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        queue = asyncio.Queue()
        for page in range(1000):
            queue.put_nowait(page)
        tasks = []
        for _ in range(100):
            task = get(session, queue)
            tasks.append(task)
        await asyncio.wait(tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

在修改以后的代码里面，我让这个爬虫爬1000页的内容，我们来看看下面这个视频。
为 aiohttp 爬虫注入灵魂

可以看到，目前这个速度已经可以跟 Scrapy 比一比了。并且大家需要知道，这个爬虫只有1个进程1个线程，它是通过异步的方式达到这个速度的。

那么，修改以后的代码，为什么速度能快那么多呢？

关键的代码，就在：


tasks = []
for _ in range(100):
    task = get(session, queue)
    tasks.append(task)
await asyncio.wait(tasks)

在慢速版本里面，我们只有1个协程在运行。而在现在这个快速版本里面，我们创建了100个协程，并把它提交给asyncio.wait来统一调度。asyncio.wait会在所有协程全部结束的时候才返回。

我们把1000个 URL 放在asyncio.Queue生成的一个异步队列里面，每一个协程都通过 while True 不停从这个异步队列里面取 URL 并进行访问，直到异步队列为空，退出。

当程序运行时，Python 会自动调度这100个协程，当一个协程在等待网络 IO 返回时，切换到第二个协程并发起请求，在这个协程等待返回时，继续切换到第三个协程并发起请求……。程序充分利用了网络 IO 的等待时间，从而大大提高了运行速度。

最后，感谢实习生小河给出的这种加速方案。

为 aiohttp 爬虫注入灵魂

标签：aiohttp,get,爬虫,session,灵魂,page,asyncio
来源： https://blog.51cto.com/15023263/2558879

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

为 aiohttp 爬虫注入灵魂

为 aiohttp 爬虫注入灵魂