Python异步爬虫

## Python异步爬虫进阶


爬虫是 IO 密集型任务，比如我们使用 requests 库来爬取某个站点的话，发出一个请求之后，程序必须要等待网站返回响应之后才能接着运行，而在等待响应的过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何的事情。


因此，有必要提高程序的运行效率，异步就是其中有效的一种方法。


今天我们一起来学习下异步爬虫的相关内容。


### **一、基本概念**


*   阻塞


阻塞状态指程序未得到所需计算资源时被挂起的状态。程序在等待某个操作完成期间，自身无法继续处理其他的事情，则称该程序在该操作上是阻塞的。常见的阻塞形式有：网络 I/O 阻塞、磁盘 I/O 阻塞、用户输入阻塞等。阻塞是无处不在的，包括 CPU 切换上下文时，所有的进程都无法真正处理事情，它们也会被阻塞。如果是多核 CPU 则正在执行上下文切换操作的核不可被利用。


>本期推送整理了初学者可能会用到的Python资料,含有书籍/视频/在线文档和编辑器/源
代码,关于`Ｐｙｔｈｏｎ`的安装qun：850973621








*   非阻塞


程序在等待某操作过程中，自身不被阻塞，可以继续处理其他的事情，则称该程序在该操作上是非阻塞的。非阻塞并不是在任何程序级别、任何情况下都可以存在的。仅当程序封装的级别可以囊括独立的子程序单元时，它才可能存在非阻塞状态。非阻塞的存在是因为阻塞存在，正因为某个操作阻塞导致的耗时与效率低下，我们才要把它变成非阻塞的。


*   同步


不同程序单元为了完成某个任务，在执行过程中需靠某种通信方式以协调一致，我们称这些程序单元是同步执行的。例如购物系统中更新商品库存，需要用“行锁”作为通信信号，让不同的更新请求强制排队顺序执行，那更新库存的操作是同步的。简言之，同步意味着有序。


*   异步


为完成某个任务，不同程序单元之间过程中无需通信协调，也能完成任务的方式，不相关的程序单元之间可以是异步的。例如，爬虫下载网页。调度程序调用下载程序后，即可调度其他任务，而无需与该下载任务保持通信以协调行为。不同网页的下载、保存等操作都是无关的，也无需相互通知协调。这些异步操作的完成时刻并不确定。简言之，异步意味着无序。


*   多进程


多进程就是利用 CPU 的多核优势，在同一时间并行地执行多个任务，可以大大提高执行效率。


*   协程


协程，英文叫作 Coroutine，又称微线程、纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入时，就相当于进入上一次调用的状态。协程本质上是个单进程，协程相对于多进程来说，无需线程上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，我们发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应，但其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应得到之后才切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是协程的优势。


### **二、协程用法**


从 Python 3.4 开始，Python 中加入了协程的概念，但这个版本的协程还是以生成器对象为基础的，在 Python 3.5 则增加了 async/await，使得协程的实现更加方便。


> #### asyncio


Python 中使用协程最常用的库莫过于 asyncio


*   event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，当满足条件发生的时候，就会调用对应的处理方法。
*   coroutine：中文翻译叫协程，在 Python 中常指代为协程对象类型，我们可以将协程对象注册到时间循环中，它会被事件循环调用。我们可以使用 async 关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象。
*   task：任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。
*   future：代表将来执行或没有执行的任务的结果，实际上和 task 没有本质区别。


async/await 关键字，是从 Python 3.5 才出现的，专门用于定义协程。其中，async 定义一个协程，await 用来挂起阻塞方法的执行。


> #### 定义协程


定义一个协程，感受它和普通进程在实现上的不同之处，代码如下：


```
import asyncio


async def execute(x):
    print('Number：', x)


coroutine = execute(666)
print('Coroutine：', coroutine)
print('After calling execute')
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine)
print('After calling loop')
复制代码
```


运行结果如下:


```
Coroutine：
After calling execute
Number： 666
After calling loop


Process finished with exit code 0
复制代码
```


首先导入 asyncio 这个包，这样才可以使用 async 和 await，然后使用 async 定义了一个 execute 方法，方法接收一个数字参数，方法执行之后会打印这个数字。


随后我们直接调用了这个方法，然而这个方法并没有执行，而是返回了一个 coroutine 协程对象。随后我们使用 get_event_loop 方法创建了一个事件循环 loop，**并调用了 loop 对象的 run_until_complete 方法将协程注册到事件循环 loop 中，然后启动**。最后我们才看到了 execute 方法打印了输出结果。


可见，async 定义的方法就会变成一个无法直接执行的 coroutine 对象，必须将其注册到事件循环中才可以执行。


前面还提到了 task，它是对 coroutine 对象的进一步封装，它里面相比 coroutine 对象多了运行状态，比如 running、finished 等，我们可以用这些状态来获取协程对象的执行情况。在上面的例子中，当我们将 coroutine 对象传递给 run_until_complete 方法的时候，实际上它进行了一个操作就是将 coroutine 封装成了 task 对象。task也可以显式地进行声明，如下所示：


```
import asyncio


async def execute(x):
    print('Number：', x)
    return x


coroutine = execute(666)
print('Coroutine：', coroutine)
print('After calling execute')
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
print('Task：', task)
loop.run_until_complete(task)
print('Task：', task)
print('After calling loop')
复制代码
```


运行结果如下


```
Coroutine：
After calling execute
Task： >
Number： 666
Task： result=666>
After calling loop


Process finished with exit code 0
复制代码
```


这里我们定义了 loop 对象之后，接着调用了它的 create_task 方法将 coroutine 对象转化为了 task 对象，随后我们打印输出一下，发现它是 pending 状态。接着我们将 task 对象添加到事件循环中得到执行，随后我们再打印输出一下 task 对象，发现它的状态就变成了 finished，同时还可以看到其 result 变成了 666，也就是我们定义的 execute 方法的返回结果。


定义 task 对象还有一种常用方式，就是直接通过 asyncio 的 ensure_future 方法，返回结果也是 task 对象，这样的话我们就可以不借助于 loop 来定义，即使还没有声明 loop 也可以提前定义好 task 对象，写法如下：


```
import asyncio


async def execute(x):
    print('Number：', x)
    return x


coroutine = execute(666)
print('Coroutine：', coroutine)
print('After calling execute')
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print('Task：', task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task：', task)
print('After calling loop')
复制代码
```


运行效果如下：


```
Coroutine：
After calling execute
Task： >
Number： 666
Task： result=666>
After calling loop


Process finished with exit code 0
复制代码
```


发现其运行效果都是一样的


> #### task对象的绑定回调操作


可以为某个 task 绑定一个回调方法，举如下例子：


```
import asyncio
import requests


async def call_on():
    status = requests.get('')
    return status


def call_back(task):
    print('Status：', task.result())


corountine = call_on()
task = asyncio.ensure_future(corountine)
task.add_done_callback(call_back)
print('Task：', task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task：', task)
复制代码
```


定义了一个call_on 方法，请求了百度，获取其状态码，但是这个方法里面我们没有任何 print 语句。随后我们定义了一个 call_back 方法，这个方法接收一个参数，是 task 对象，然后调用 print打印了 task 对象的结果。这样我们就定义好了一个 coroutine 对象和一个回调方法，


希望达到的效果是，当 coroutine 对象执行完毕之后，就去执行声明的 callback 方法。实现这样的效果只需要调用 add_done_callback 方法即可，我们将 callback 方法传递给了封装好的 task 对象，这样当 task 执行完毕之后就可以调用 callback 方法了，同时 task 对象还会作为参数传递给 callback 方法，调用 task 对象的 result 方法就可以获取返回结果了。


运行结果如下：


```
Task： cb=[call_back() at D:/python/pycharm2020/program/test_003.py:8]>
Status：
Task： result=>
复制代码
```


也可以不用回调方法，直接在 task 运行完毕之后也能直接调用 result 方法获取结果，如下所示：


```
import asyncio
import requests


async def call_on():
    status = requests.get('')
    return status


def call_back(task):
    print('Status：', task.result())


corountine = call_on()
task = asyncio.ensure_future(corountine)
print('Task：', task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task：', task)
print('Task：', task.result())
复制代码
```


运行效果一样：


```
Task： >
Task： result=>
Task：
复制代码
```


#### **三、异步爬虫实现**


要实现异步处理，得先要有挂起的操作，当一个任务需要等待 IO 结果的时候，可以挂起当前任务，转而去执行其他任务，这样才能充分利用好资源，要实现异步，需要了解一下 await 的用法，使用 await 可以将耗时等待的操作挂起，让出控制权。当协程执行的时候遇到 await，时间循环就会将本协程挂起，转而去执行别的协程，直到其他的协程挂起或执行完毕。


> #### await 后面的对象必须是如下格式之一：


*   A native coroutine object returned from a native coroutine function，一个原生 coroutine 对象。
*   A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine，一个由 types.coroutine 修饰的生成器，这个生成器可以返回 coroutine 对象。
*   An object with an **await** method returning an iterator，一个包含 **await** 方法的对象返回的一个迭代器。


> #### aiohttp 的使用


aiohttp 是一个支持异步请求的库，利用它和 asyncio 配合我们可以非常方便地实现异步请求操作。下面以访问博客里面的文章，并返回 `reponse.text()` 为例，实现异步爬虫。


```
from lxml import etree
import requests
import logging
import time
import aiohttp
import asyncio


logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
url = 'https://blog.csdn.net/?spm=1001.2014.3001.4477'
start_time = time.time()


# 先获取博客里的文章链接
def get_urls():
    headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"}
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    url_list = html.xpath("//div[@class='list_con']/div[@class='title']/h2/a/@href")
    return url_list


async def request_page(url):
    logging.info('scraping %s', url)
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        response = await session.get(url)
        return await response.text()


def main():
    url_list = get_urls()
    tasks = [asyncio.ensure_future(request_page(url)) for url in url_list]
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = asyncio.gather(*tasks)
    loop.run_until_complete(tasks)


if __name__ == '__main__':
    main()
    end_time = time.time()
    logging.info('total time %s seconds', end_time - start_time)
复制代码
```


实例中将请求库由 requests 改成了 aiohttp，通过 aiohttp 的 ClientSession 类的 get 方法进行请求，运行效果如下：


[图片上传中...(image-1267fc-1609843497651-2)]


异步操作的便捷之处在于，当遇到阻塞式操作时，任务被挂起，程序接着去执行其他的任务，而不是傻傻地等待，这样可以充分利用 CPU 时间，而不必把时间浪费在等待 IO 上。


> #### 上面的例子与单线程版和多线程版的比较如下：


**多线程版**


```
import requests
import logging
import time
from lxml import etree
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
url = 'https://blog.csdn.net/?spm=1001.2014.3001.4477'
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"}
start_time = time.time()


# 先获取博客里的文章链接
def get_urls():
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    url_list = html.xpath("//div[@class='list_con']/div[@class='title']/h2/a/@href")
    return url_list


def request_page(url):
    logging.info('scraping %s', url)
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    return resp.text


def main():
    url_list = get_urls()
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=6) as executor:
        executor.map(request_page, url_list)


if __name__ == '__main__':
    main()
    end_time = time.time()
    logging.info('total time %s seconds', end_time - start_time)
复制代码
```


运行结果如下：


[图片上传中...(image-fd5403-1609843497651-1)]


单线程版：


```
import requests
import logging
import time
from lxml import etree


logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
url = 'https://blog.csdn.net/?spm=1001.2014.3001.4477'
headers = {"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/22.0.1207.1 Safari/537.1"}
start_time = time.time()


# 先获取博客里的文章链接
def get_urls():
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    html = etree.HTML(resp.text)
    url_list = html.xpath("//div[@class='list_con']/div[@class='title']/h2/a/@href")
    return url_list


def request_page(url):
    logging.info('scraping %s', url)
    resp = requests.get(url, headers=headers)
    return resp.text


def main():
    url_list = get_urls()
    for url in url_list:
        request_page(url)


if __name__ == '__main__':
    main()
    end_time = time.time()
复制代码
```


运行效果如下：


[图片上传中...(image-efbb67-1609843497650-0)]


经过测试可以发现，如果能将异步请求灵活运用在爬虫中，在服务器能承受高并发的前提下增加并发数量，爬取效率提升是非常可观的。

原文链接：