如何使用asyncio建立高效的协程爬虫

Demon

429人浏览 · 2020-06-20 00:01:46

__Demon__ · 2020-06-20 00:01:46 发布

基本概念

协程爬虫是一种基于协程、异步和事件驱动的网络爬虫，它是是一种高效地爬取网页内容的方式，它利用协程的异步特性，同时避免了多线程或多进程带来的资源竞争和阻塞等问题。基于协程（Coroutine）的异步特性，它可以在请求和响应到达后台之前并发地执行其他任务，从而在等待I/O操作完成时节省CPU时间。协程爬虫还可以通过高效的回调机制和事件循环控制器来提高数据处理速度和响应时间。

实现方式

协程爬虫可以使用Python的asyncio模块来实现。asyncio提供了异步协程和事件驱动的应用程序框架，通过使用event loop来处理并发执行的任务。

下面是一个使用asyncio进行协程爬虫的基本示例代码：

import asyncio
import aiohttp

async def async_crawler(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            html = await response.text()
            # 解析HTML页面内容和提取数据的逻辑可以在这里进行处理

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org']
    tasks = [async_crawler(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

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

在这个例子中，我们使用asyncio模块创建了异步的coroutine。在异步的coroutine中，使用aiohttp库发送HTTP请求，并等待响应。使用await关键字让事件循环控制器挂起coroutine，等到获取到请求结果后再从事件循环中唤醒其他等待的coroutine。

使用asyncio.gather方法将多个异步任务组合，进行并发执行。这里我们将多个coroutine任务添加到tasks列表中，然后调用asyncio.gather方法进行执行。在这个过程中，coroutine并行运行，性能和效率得到显著提高。

1、简单的协程爬虫

Python 协程爬虫可以充分利用异步编程的特性，从而提高爬虫的效率，以下是一个简单的协程爬虫的示例：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import asyncio
import aiohttp
import time

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

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://python.org', 'http://golang.org']
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(url, session))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # 处理返回的响应数据
        for response in responses:
            print(response)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    loop.close()
    end = time.time()
    print('Cost {} seconds'.format(end - start))

在上述示例中，主要使用了协程和异步 I/O，其中 fetch() 函数使用了协程，采用了 aiohttp 库来进行异步 HTTP 请求，main() 函数则使用了协程和异步 I/O 来较高效地获取多个 URL 的响应数据。最后，使用 run_until_complete() 来运行主函数，从而实现 Python 协程爬虫。

需要注意的是，协程爬虫和多线程爬虫相比，需要进行更多的异步编程方面的设计，还需要了解异步 I/O 和协程编写方面的技术，在代码编写和优化调试方面需要更多的耐心和技巧。

2、指定最大的协程数量

在 asyncio 中，可以通过设置事件循环的参数 limit 来指定最大的协程数量。limit 的默认值为 1000。为了保证系统的稳定性和效率，可以根据实际应用场景合理设置该参数。

以下是一个设置最大协程数量的示例代码：

import asyncio
import aiohttp
import time

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

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://python.org', 'http://golang.org']
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch(url, session))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True, limit=5) # 设置最大协程数量为 5
        # 处理返回的响应数据
        for response in responses:
            print(response)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    loop.close()
    end = time.time()
    print('Cost {} seconds'.format(end - start))

在上述示例中，对 asyncio.gather() 函数设置了 limit 参数，将最大协程数量限制为 5。这意味着，每次最多只能同时执行 5 个协程，其他的协程需要等待前面的协程完成后再执行。这可以避免系统资源过度占用，提高系统的稳定性和效率。

3、控制并发量和协程数量

在 asyncio 中，我们可以使用 asyncio.Semaphore() 来实现 Semaphore 机制，从而控制并发量和协程数量。Semaphore 是一种限制同时访问共享资源的方法，它可以控制并发的数量，从而减少资源浪费和系统崩溃的风险。

以下是一个使用 Semaphore 实现限制协程数量的示例：

import asyncio
import aiohttp
import time

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

async def main():
    urls = ['http://example.com', 'http://python.org', 'http://golang.org']
    tasks = []
    semaphore = asyncio.Semaphore(5) # 同时只允许 5 个协程在执行
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(bounded_fetch(semaphore, url, session))
            tasks.append(task)
        responses = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
        # 处理返回的响应数据
        for response in responses:
            print(response)

async def bounded_fetch(semaphore, url, session):
    async with semaphore:
        return await fetch(url, session)

if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())
    loop.close()
    end = time.time()
    print('Cost {} seconds'.format(end - start))

在上述示例中，我们通过创建一个 Semaphore 对象，每次允许最多 5 个协程执行。在 bounded_fetch() 函数中，使用 async with semaphore 来获取 Semaphore 对象，控制协程的并发数量。通过这种方式，我们可以有效控制协程数量，减少资源浪费和系统崩溃的风险。

需要注意的是，为了让 Semaphore 起到限制协程数量的作用，需要在异步函数中使用 bounded_fetch() 函数来替代 fetch() 函数，以控制同时并发的协程数量。

4、添加代理

使用Python的aiohttp库实现请求中添加代理，可以参考以下示例代码：

import aiohttp
import asyncio

async def make_request():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        url = 'http://example.com/api/endpoint'
        data = {
            'key1': 'value1',
            'key2': 'value2'
        }
        proxies = {
            "http": "http://ip_address:port",
            "https": "https://ip_address:port",
        }
        async with session.post(url, data=data, proxy='http://ip_address:port', proxy_auth=None, timeout=None, ssl=None, verify_ssl=True) as response:
            return await response.text()

loop = asyncio.get_event_loop()
response = loop.run_until_complete(make_request())

在这个示例中，我们使用了aiohttp库来异步构造一个POST请求，并在请求发送时指定了代理。proxy参数包含了指定的代理信息，例如代理服务器的IP地址和端口号等。我们使用POST请求访问了url指向的API/终端，并通过data参数传递了需要发送的数据。

需要注意的是，这里使用的代理信息应该根据实际情况进行相应的更改，确保代理信息设置正确无误。如果代理设置错误可能会导致请求失败。在使用aiohttp发送请求时，还可以设置其他的参数，例如proxy_auth、timeout、ssl等，这些参数根据实际情况进行相应的设置即可。

5、请求失败问题处理

如果协程请求失败了，可以使用try-except块来捕获异常并在异常处理块中进行相应的处理。以下是一个示例代码：

import aiohttp
import asyncio

async def make_request():
    url = 'http://example.com/api/endpoint'
    proxies = {
        "http": "http://ip_address:port",
        "https": "https://ip_address:port",
    }
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        try:
            async with session.get(url, proxy='http://ip_address:port', timeout=10) as response:
                result = await response.text()
        except (aiohttp.ClientError, asyncio.TimeoutError) as error:
            print(f'Request failed: {error}')
        else:
            return result

loop = asyncio.get_event_loop()
response = loop.run_until_complete(make_request())

在这个示例中，我们使用了try-except块来捕获异常。如果出现ClientError或者TimeoutError异常，我们将在控制台输出相应的错误信息。如果请求成功，将返回响应文本。
需要注意的是，这里我们使用了timeout参数，来控制请求超时时间。同时，需要对异常进行合理的捕获和处理，否则可能会直接导致程序的崩溃。

希望这可以帮助您实现处理协程请求失败后的情况。

最佳实践

在使用协程爬虫时，需要遵循一些最佳实践，以确保爬虫的高效性和可靠性。

保持代码简洁：协程易于编写和维护，但代码复杂度增加，会导致处理异步任务的难度加大。保持代码简单和易读是使用协程爬虫的关键。
合理设置并发数：协程爬虫的最大优势是可以处理大量并发任务，但是并发量太大会导致服务器瘫痪。合理设置并发数，在不影响服务器端的情况下完成任务，是协程爬虫的最佳实践之一。
错误处理机制：由于协程爬虫是异步的，处理错误的方式也需要考虑特殊情况。使用try-except块捕获协程任务中的异常，能更好地保证程序的稳定性和可靠性。
避免封禁和限制：爬取别人的网站数据时，应注意网站的robots.txt文件，避免爬取被禁止的网页。同时还应注意平衡爬取的频率，以减少被封禁或限制的概率。使用代理IP也是一个降低被封禁或限制的方法。

总之，协程爬虫是一种高效的网络爬虫方式，通过使用asyncio模块、协程和事件驱动的方式来并发执行多个任务，从而提高数据处理速度和响应时间。在使用协程爬虫时，需要遵循一些最佳实践，保持代码简洁易读、合理设置并发数、处理错误异常和避免被封禁或限制的情况。相信随着Python、asyncio和协程技术的逐步发展，协程爬虫将会在未来的Web爬虫领域扮演越来越重要的角色。