Python爬虫之异步爬虫

异步爬虫

一、协程的基本原理

1、案例

案例网站：https://www.httpbin.org/delay/5、这个服务器强制等待了5秒时间才返回响应

测试：用requests写一个遍历程序，遍历100次案例网站：

python 复制代码

import requests
import logging
import time

logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s:%(message)s')
TOTAL_NUMBER = 100
URL = 'https://www.httpbin.org/delay/5'

start_time = time.time()
for _ in range(1,TOTAL_NUMBER + 1):
    logging.info('scraping %s',URL)
    response = requests.get(URL)
end_time = time.time()
logging.info('total time %s seconds',end_time - start_time)

# 爬取总时间约为11分钟

2、基本知识

2.1、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，自身无法继续干别的事情，则称该程序在该操作上市阻塞的。

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，包括在CPU切换上下文时，所有进程都无法真正干事情，它们也会被阻塞。在多核CPU的情况下，正在执行上下文切换操作的核不可被利用。

2.2、非阻塞

程序在等待某操作的过程中，自身不被阻塞，可以继续干别的事情，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，程序才可能存在非阻塞状态。

非阻塞因阻塞的存在而存在，正因为阻塞导致程序运行时的耗时增加与效率低下，我们才要把它变成非阻塞的。

2.3、同步

不同单元为了共同完成某个任务 ，在执行过程中需要靠某种通信方式保持协调一致，此时这些程序单元是同步执行的。

同步意味着有序。

2.4、异步

为了完成某个任务，有时不同程序单元之间戊戌通信协调也能完成任务，此时不相关的程序单元之间可以是异步的。

异步意味着无序。

2.5、多进程

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

2.6、协程

协程，英文叫做coroutine，又称微线程、纤程，是一种运行在用户太的轻量级线程。

协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程在调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，等切回来的时候，再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的状态，即所有局部状态的一个特定组合，每次过程重入，就相当于上一次调用的状态。

协程本质是单进程，相对于多进程来说，它没有线程上下文切换的开销，没有原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。

3、协程的用法

Python3.4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。Python3.5中增加了asyncio、await，使得协程的实现更为方便。

Python中使用协程最常用的莫过于asyncio库。

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、当满足发生条件的时候，就调用对应的处理方法。
coroutine ：中文翻译叫协程，在Python中长指代协程对象类型 ，我们可以将协程对象注册到事件循环中，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，而是会返回一个协程对象。
task：任务，这是对协程对象的进一步封装，包含协程对象的各个状态。
future：代表将来执行或者没有执行的任务的结果，实际上和task没有本质。

4、准备工作

确保安装的Python版本为3.5以上。

5、定义协程

python 复制代码

import asyncio		# 引入asyncio包，这样才能使用async和await关键字。

async def execute(x):		# 使用async定义了一个execute方法，该方法接受一个数字参数x，执行之后会打印这个数字。
    print('Number:',x)
coroutine = execute(1)		# 调用这execute方法，然而没有被执行，而是返回了一个coroutine协程对象。
print('Coroutine:',coroutine)
print('After calling execute')

loop = asyncio.get_event_loop() # 使用get_event_loop方法创建了一个事件循环loop
loop.run_until_complete(coroutine)	# 调用loop对象的run_until_complete方法将协程对象注册到了事件循环中，接着启动。才看见了这个数字。
print('After calling loop')

可见，async定义的方法 会变成一个无法执行的协程对象 ，必须将此对象注册到事件循环中才可以执行。
前面提到的task ，是对协程对象的进一步封装 ，比协程对象多了个运行状态，例如runing 、finished等，我们可以利用这些状态获取协程对象的执行情况。
在上述例子中，我们把协程对象coroutine传递给run_untill_complete方法 的时候，实际上它进行了一个操作，就是将coroutine封装成task对象 。对此，我们也可以显式的进行声明：

python 复制代码

import asyncio

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

coroutine = execute(1)
print('Coroutine:',coroutine)
print('After calling execute')

loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)		# 调用loop对象的create_task方法，将协程对象转为task对象，随后打印输出一下，发现它处于pending状态
print('Task:',task)	# pending
loop.run_until_complete(task)		# 将task对象加入到事件循环中执行后，发现状态变为finished
print('Task:',task)	# finished
print('After calling loop')

定义task对象还有另外一种方式，就是直接调用asyncio包的ensure_future方法 ，返回结果也是task对象，这样的话就可以不借助loop对象。即使还没有声明loop，也可以提取定义好task对象：

python 复制代码

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

coroutine = execute(1)
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')

6、绑定回调

我们也可以为某个task对象绑定一个回调方法：

python 复制代码

import asyncio
import requests

async def request():	# 定义request方法，请求百度，返回状态码。
    url = 'https://www.baidu.com'
    status = requests.get(url)
    return status

def callback(task):		# 定义callback方法，接受一个task对象参数，打印task对象的结果。
    print('Status:',task.result())

coroutine = request()		
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task.add_done_callback(callback)	# 将callback方法传递给封装好的task对象，这样当task执行完毕后，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。
print('Task:',task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)

实际上，即使不适用回调方法，在task运行完毕后，也可以直接调用result方法获取结果：

python 复制代码

import asyncio
import requests

async def request():
    url = 'https://www.baidu.com'
    status = requests.get(url)
    return status

coroutine = request()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print('Task:',task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)
print('Result:',task.result())

7、多任务协程

如果想执行多次请求，可以定义一个task列表 ，然后使用asyncio包中的wait方法执行：

python 复制代码

import asyncio
import requests

async def request():
    url = 'https://www.baidu.com'
    status = requests.get(url)
    return status

tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(5)]    # 列表推导式
print('Tasks:',tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

for task in tasks:
    print('Tasl result:',task.result())

使用一个for循环创建了5个task，它们组成一个列表（列表推导式 ），然后把这个列表首先传递给asyncio包的wait方法，再将其注册到事件循环中，就可以发起5个任务了。

8、协程实现

await不能和requests返回的Response对象一起使用。await后面的对象必须是以下：

一个原生协程对象
一个由types.coroutine修饰的生成器，这个生成器可以返回协程对象
由一个包含_await_方法的对象返回一个迭代器

python 复制代码

import asyncio
import requests
import time

start = time.time()
async def get(url):
    return requests.get(url)

async def request():
    url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
    print('Waiting for',url)
    response = await get(url)
    print('Get response from',url,'response',response)

tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(10)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()
print('Cost time:',end - start)

报错，说明仅仅将涉及I/O操作的代码封装到async修饰的方法是不可行的。只有使用支持异步操作的请求方式才可以实现真正的异步。aiohttp就派上用场了

9、使用aiohttp

aiohttp是一个支持异步请求的库，它和asyncio配合使用，可以使我们方便的实现异步请求操作。

python 复制代码

pip3 install aiohttp

python 复制代码

import asyncio
import requests
import aiohttp
import time

start = time.time()

async def get(url):
    session = aiohttp.ClientSession()
    response = await session.get(url)
    await response.text()
    await session.close()
    return requests

async def request():
    url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
    print('Waiting for',url)
    response = await get(url)
    print('Get response from',url,'response',response)

tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(10)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

end = time.time()
print('Cost time:',end - start)	  # 6秒

二、aiohttp的使用

1、基本介绍

aiohttp 是一个基于asyncio的异步 HTTP网络模块，它既提供了服务端，又提供了客户端。

其中，我们用服务端可以搭建一个支持异步处理的服务器，这个服务器就是用来处理请求并返回响应的，类似Djaongo、Flask等。
而客户端可以用来发起请求，类似于使用requests发起一个HTTP请求然后获得响应，但requests发起的是同步的网络请求，aiohttp是异步的。

2、基本实例

python 复制代码

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(session,url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text(),response.status

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html,status = await fetch(session,'https://cuiqingcai.com')
        print(f'html:{html[:100]}...')
        print(f'status:{status}')

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
# asyncio.run(main())

aiohttp的请求方法与之前的差别：

必须引入aiohttp库 和asyncio库 。因为实现异步爬取，需要启动协程，而协程需要借助asyncio里面的事件循环才能执行。除了事件循环，aasyncio里面也提供了许多基础的异步操作。
异步爬取方法的定义不同，每个异步方法的前面都要统一加async来修饰。
with as 语句前面同样需要加async来修饰 。在Python中，with as 语句用来声明一个上下文管理器，能够帮我们自动分配和释放资源。而在异步方法中，with as前面加上async代表声明一个支持异步的上下文管理器。
对于一些返回协程对象的操作，前面需要加await来修饰。
定义完爬取方法之后，实际上是main方法调用了fetch方法。要运行的话，必须启用事件循环。

在Python3.7及以后的版本，我们可以使用asyncio.run(main())代替最后的启动操作，不需要显示声明事件循环，run()方法内部会自动启用一个事件循环。

3、URL参数设置

对于URL参数的设置，我们可以借助params参数，传入一个字典即可：

python 复制代码

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    params = {'name':'germey','age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.httpbin.org/get',params=params) as response:
            print(await response.text())

if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

实际请求的URL为https://www.httpbin.org/get?name=germey\&age=25、其中的参数对应params的内容

4、其他请求类型

aiohttp还支持其他请求类型：

python 复制代码

async with session.get('http://www.httpbin.org/get',data=b'data')
async with session.put('http://www.httpbin.org/get',data=b'data')
async with session.delete('http://www.httpbin.org/get',)
async with session.head('http://www.httpbin.org/get',)
async with session.options('http://www.httpbin.org/get',)
async with session.patch('http://www.httpbin.org/get',data=b'data')

5、POST请求

对于POST表单提交，其对应的请求头中的Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，实现：

python 复制代码

import asyncio
import aiohttp

async def main():
    data = {'name':'germey','age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post',data=data) as response:
            print(await response.text())
            
if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

对于POST JSON数据提交，其对应的请求头中的Content-Type为application/json，将post方法里的data参数改成json即可：

async def main():
    data = {'name':'germey','age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post',json=data) as response:
            print(await response.text())

6、响应

对于响应来说，我们可以用如下方法分别获取其中的状态码、响应头、响应体，响应体二进制内容、响应体JSON结果：

python 复制代码

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    data = {'name':'germey','age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post',data=data) as response:
            print('status:',response.status)
            print('headers:',response.headers)
            print('body:',await response.text())
            print('bytes:',await response.read())
            print('json:',await response.json())

if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

有些字段需要加await的原因是，如果返回的是一个协程对象（如async修饰的方法），那么前面就要加await。

7、超时设置

可以借助ClientTimeout对象设置超时，例如要设置1秒的超时时间：

python 复制代码

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=1)
    async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
        async with session.get('https://www.httpbin.org/get') as response:
            print('status:',response.status)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

如果超时则抛出TimeoutRrror异常。

8、并发限制

由于aiohttp可以支持非常高的并发量，面对高的并发量，目标网站可能无法在短时间内响应，而且有瞬间将目标网站爬挂掉。因此需要借助asyncio的Semaphore控制一下爬取的并发量：

python 复制代码

import asyncio
import aiohttp

CONCURRENCY = 5
URL = 'https://www.baidu.com'

semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)
session = None

async def scrap_api():
    async with semaphore:
        print('scraping',URL)
        async with session.get(URL) as response:
            await asyncio.sleep(1)
            return await  response.text()
async def main():
    global session
    session = aiohttp.ClientSession()
    scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrap_api()) for _ in range(10000)]
    await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这里声明CONCURRENCY（代表爬取的最大并发量）为5，同时声明爬取的目标为百度...

三、aiohttp异步爬取实战

1、案例介绍

网站：https://spa5.scrape.center/

2、准备工作

安装好了Python
了解Ajax爬取的一些基本原理和模拟方法
了解异步爬虫的基本原理和asyncio库的基本用法
了解asiohttp库的基本用法

3、页面分析

列表页的Ajax请求接口格式为https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18\&offset={offset}
在列表页的Ajax接口返回的数据里，results字段包含当前页里18本图书的信息，其中每本书的数据里都含有一个id字段，这个id就是图书本身的ID
详情页的Ajax请求格式为https://spa5.scrape.center/api/book{id}

4、实现思路

第一阶段：异步爬取所有列表页，将所有列表页的爬取任务集合在一起，并将其声明为由task组成的列表，进行异步爬取。
第二阶段：拿到上一步列表页的所有内容解析，将所有图书的ID信息组合为所有详情页的爬取任务集合，并将其声明为task组成的列表。进行异步爬取，结果也以异步新式存储到数据库。

5、基本配置

python 复制代码

import asyncio
import aiohttp
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s:%(message)s')
INDEX_URL = 'https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset={offset}'
DETAIL_URL = 'https://spa5.scrape.center/api/book/{id}'
PAGE_SIZE =18
PAGE_NUMBER = 100
CONCURRENCY = 5

6、爬取列表页

爬取列表页，先定义一个通用的爬取方法：

python 复制代码

semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)	# 声明信号量，控制最大并发数量
session = None

async def scrape_api(url):	# 定义scrape_api方法，接受一个参数api
    async with semaphore:	# 用async with语句引入信号量作为上下文
        try:
            logging.info('scraping %s',url)
            async with session.get(url) as response:	# 调用session的get方法请求url，
                return await response.json()	# 返回响应的JSON格式
        except aiohttp.ClientError:		# 进行异常处理
            logging.error('error occurred while scraping %s',url,exc_info=True)

爬取列表页：

python 复制代码

async def scrape_index(page):	# 爬取列表页方法，接受一个参数page，
    url = INDEX_URL.format(offset=PAGE_SIZE * (page - 1))	# 构造一个列表页的URL
    return await scrape_api(url)	# scripe_api调用之后本身会返回一个协程对象，所以加await

定义main()方法，将上面的方法串联起来调用：

python 复制代码

async def main():
    global session		# 声明最初声明的全局变量session
    session = aiohttp.ClientSession()	
    scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page)) for page in range(1,PAGE_NUMBER + 1)]	# 用于爬取列表页所有的task组成的列表
    results = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)	# 调用gather方法，将task列表传入其参数，将结果赋值为results，它是由所有task返回结果组成的列表。
    logging.info('results %s',json.dumps(results,ensure_ascii=False,indent=2))

if __name__ == '__main__':	# 调用main方法，开启事件循环。
    asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

7、爬取详情页

在main方法里增加results的解析代码：

python 复制代码

ids = []
for index_data in results:
    if not index_data: continue
    for item in index_data.get('results'):
        ids.append(item.get('id'))

在定义两个方法用于爬取详情页 和保存数据：

python 复制代码

async def save_data(data):
    logging.info('saving data %s',data)
	...   # （以后再补）
    
async def scrape_detail(id):
    url = DETAIL_URL.format(id=id)
    data = await scrape_api(url)
    await save_data(data)

接着在main方法里面增加对scrape_detail方法的调用即可爬取详情页：

python 复制代码

scrape_detail_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_detail(id)) for id in ids]
    await asyncio.wait(scrape_detail_tasks)
    await session.close()