高性能异步爬虫

 如何提升requests模块爬取数据的效率

  • 多进程或者多线程（不建议）
  • 线程池或者进程池（适当使用）
  • 单线程+异步协程（推荐）

 示例爬取梨视频

import requests
import re
from lxml import etree
from multiprocessing.dummy import Pool
import random
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'
}

def request_video(url):
    return requests.get(url=url,headers=headers).content

def saveVideo(data):
    name = str(random.randint(0,9999))+'.mp4'
    with open(name,'wb') as fp:
        fp.write(data)
        print(name,'下载存储成功！！！')

url = 'https://www.pearvideo.com/category_1'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).text

tree = etree.HTML(page_text)
li_list = tree.xpath('//ul[@id="listvideoListUl"]/li')
#实例化一个线程池对象
pool = Pool(4)
video_url_list = [] #所有的视频连接
for li in li_list:
    detail_url = 'https://www.pearvideo.com/'+li.xpath('./div/a/@href')[0]
    detail_page_text = requests.get(url=detail_url,headers=headers).text
    ex = 'srcUrl="(.*?)",vdoUrl='
    video_url = re.findall(ex,detail_page_text,re.S)[0]
    video_url_list.append(video_url)
#异步的获取4个视频的二进制数据
video_data_list = pool.map(request_video,video_url_list)

#进行视频的持久化存储
pool.map(saveVideo,video_data_list)
梨视频

单线程和异步协程

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，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行。程序是按照设定的顺序从头执行到尾，运行的次数也是完全按照设定。当在编写异步程序时，必然其中有部分程序的运行耗时是比较久的，需要先让出当前程序的控制权，让其在背后运行，让另一部分的程序先运行起来。当背后运行的程序完成后，也需要及时通知主程序已经完成任务可以进行下一步操作，但这个过程所需的时间是不确定的，需要主程序不断的监听状态，一旦收到了任务完成的消息，就开始进行下一步。loop就是这个持续不断的监视器。

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：代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和 task 没有本质区别。

另外我们还需要了解 async/await 关键字，它是从 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 用来挂起异步阻塞方法的执行。

 asyncio模块基本使用

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)
#获取了一个协程对象
c = hello('bobo')

#创建一个事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()

#将协程对象注册到事件循环中，然后启动事件循环对象
loop.run_until_complete(c)

#async 添加到函数前面,函数调用不会立即执行,而是获取一个协程对象,需要通过asyncio模块创建一个事件循环对象,再将协程对象注册到时间循环中,再启动事件循环对象

task的应用

#task的使用
import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)

c = hello('bobo')
loop = asyncio.get_event_loop()
#就协程进行进一步的封装，封装到了task对象中
task = loop.create_task(c)
print(task)
loop.run_until_complete(task)
print(task)

#将协程封装到task对象中,再启动事件循环的时候携带task参数

future的应用

#future的使用
import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)

c = hello('bobo')

task = asyncio.ensure_future(c)

loop.run_until_complete(task)

#future本质和task区别不大

绑定回调(task)

#绑定回调(task)
def callback(task):
    print('i am callback:',task.result())

import asyncio
async def hello(name):
    print('hello to :',name)
    return name

c = hello('bobo')

task = asyncio.ensure_future(c)
#给任务对象绑定一个回调函数
task.add_done_callback(callback)
loop.run_until_complete(task)

 多任务异步协程

import asyncio
async def request(url):
    print('正在下载：',url)
#     sleep(2) #非异步模块的代码：在此处如果存在非异步操作代码，则会彻底让asyncio失去异步的效果
    await asyncio.sleep(2)
    print('下载成功：',url)
urls = [
    'www.baidu.com',
    'www.taobao.com',
    'www.sogou.com'
]
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [] #任务列表，放置多个任务对象
for url in urls:
    c = request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)
    
#将多个任务对象对应的列表注册到事件循环中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)

"""
正在下载： www.baidu.com
正在下载： www.taobao.com
正在下载： www.sogou.com
下载成功： www.baidu.com
下载成功： www.taobao.com
下载成功： www.sogou.com
总耗时： 2.0011146068573
"""

多任务异步操作应用到爬虫中

示例1 使用requests模块

import requests
async def get_page(url):
    print('正在下载：',url)
    #之所以没有实现异步操作，原因是因为requests模块是一个非异步的模块
    response = requests.get(url=url)
    print('响应数据：',response.text)
    print('下载成功：',url)
start = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]
tasks = []
loop = asyncio.get_event_loop()
for url in urls:
    c = get_page(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)

"""
正在下载： http://127.0.0.1:5000/bobo
响应数据： Hello bobo
下载成功： http://127.0.0.1:5000/bobo
正在下载： http://127.0.0.1:5000/jay
响应数据： Hello jay
下载成功： http://127.0.0.1:5000/jay
正在下载： http://127.0.0.1:5000/tom
响应数据： Hello tom
下载成功： http://127.0.0.1:5000/tom
总耗时： 6.0263447761535645
"""

支持异步的网络请求的模块 aiohttp

import aiohttp
import asyncio

async def get_page(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with await session.get(url=url) as response:
            page_text = await response.text() #read()  json()
            print(page_text)
start = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]
tasks = []
loop = asyncio.get_event_loop()
for url in urls:
    c = get_page(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时：',time.time()-start)

"""
Hello bobo
Hello jay
Hello tom
Hello jay
Hello bobo
Hello tom
Hello bobo
Hello tom
Hello jay
总耗时： 2.031116008758545
"""

高性能异步爬虫

如何实现数据解析---任务的绑定回调机制

#高性能异步爬虫
import aiohttp
import asyncio
#生成回调函数:解析响应数据
def callback(task):
    print("this is callback")
    #获取响应数据
    page_text = task.result()
    print('在回调函数中进行数据解析')   #在这块做数据解析操作


async def get_page(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  #返回一个session对象,with前必须加async
        async with await session.get(url=url) as response:
            page_text = await response.text()  #read()二进制形式的响应数据,json()
            #print('响应数据',page_text)
            return page_text

urls = [
    'http://www.baidu.com',
    'http://www.xueqiu.com',
    'http://www.taobao.com',
]
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []  #任务列表,放置多个任务对象
for url in urls:
    c = get_page(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    #给任务对象绑定好回调函数用于解析响应数据
    task.add_done_callback(callback)
    tasks.append(task)
#将多个任务对象对应的列表注册到事件循环中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print('总耗时: ',time.time()-start)

"""
this is callback
在回调函数中进行数据解析
this is callback
在回调函数中进行数据解析
this is callback
在回调函数中进行数据解析
总耗时:  2.252128839492798
"""

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原文地址：https://www.cnblogs.com/CrazySheldon1/p/10818579.html