Python中利用aiohttp制作异步爬虫及简单应用

时间:2021-05-22

摘要: 简介 asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块。关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述一个基于asyncio实现的HTTP框架——aiohttp,它可以帮助我们异步地实现HTTP请求,从而使得我们的程序效率大大提高。

简介

asyncio可以实现单线程并发IO操作,是Python中常用的异步处理模块。关于asyncio模块的介绍,笔者会在后续的文章中加以介绍,本文将会讲述一个基于asyncio实现的HTTP框架——aiohttp,它可以帮助我们异步地实现HTTP请求,从而使得我们的程序效率大大提高。

本文将会介绍aiohttp在爬虫中的一个简单应用。

在原来的项目中,我们是利用Python的爬虫框架scrapy来爬取当当网图书畅销榜的图书信息的。在本文中,笔者将会以两种方式来制作爬虫,比较同步爬虫与异步爬虫(利用aiohttp实现)的效率,展示aiohttp在爬虫方面的优势。

同步爬虫

首先,我们先来看看用一般的方法实现的爬虫,即同步方法,完整的Python代码如下:

'''同步方式爬取当当畅销书的图书信息'''import timeimport requestsimport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoup# table表格用于储存书本信息table = []# 处理网页def download(url):html = requests.get(url).text# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTMLsoup = BeautifulSoup(html, "lxml")# 获取网页中的畅销书信息book_list = soup.find('ul', class_="bang_list clearfix bang_list_mode")('li')for book in book_list:info = book.find_all('div')# 获取每本畅销书的排名,名称,评论数,作者,出版社rank = info[0].text[0:-1]name = info[2].textcomments = info[3].text.split('条')[0]author = info[4].textdate_and_publisher = info[5].text.split()publisher = date_and_publisher[1] if len(date_and_publisher) >= 2 else ''# 将每本畅销书的上述信息加入到table中table.append([rank, name, comments, author, publisher])# 全部网页urls = ['http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent7-0-0-1-%d' % i for i in range(1, 26)]# 统计该爬虫的消耗时间print('#' * 50)t1 = time.time() # 开始时间for url in urls:download(url)# 将table转化为pandas中的DataFrame并保存为CSV格式的文件df = pd.DataFrame(table, columns=['rank', 'name', 'comments', 'author', 'publisher'])df.to_csv('E://douban/dangdang.csv', index=False)t2 = time.time() # 结束时间print('使用一般方法,总共耗时:%s' % (t2 - t1))print('#' * 50)

输出结果如下:

##################################################
使用一般方法,总共耗时:23.522345542907715
##################################################

程序运行了23.5秒,爬取了500本书的信息,效率还是可以的。我们前往目录中查看文件,如下:

异步爬虫

接下来我们看看用aiohttp制作的异步爬虫的效率,完整的源代码如下:

'''异步方式爬取当当畅销书的图书信息'''import timeimport aiohttpimport asyncioimport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoup# table表格用于储存书本信息table = []# 获取网页(文本信息)async def fetch(session, url):async with session.get(url) as response:return await response.text(encoding='gb18030')# 解析网页async def parser(html):# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTMLsoup = BeautifulSoup(html, "lxml")# 获取网页中的畅销书信息book_list = soup.find('ul', class_="bang_list clearfix bang_list_mode")('li')for book in book_list:info = book.find_all('div')# 获取每本畅销书的排名,名称,评论数,作者,出版社rank = info[0].text[0:-1]name = info[2].textcomments = info[3].text.split('条')[0]author = info[4].textdate_and_publisher = info[5].text.split()publisher = date_and_publisher[1] if len(date_and_publisher) >=2 else ''# 将每本畅销书的上述信息加入到table中table.append([rank,name,comments,author,publisher])# 处理网页async def download(url):async with aiohttp.ClientSession() as session:html = await fetch(session, url)await parser(html)# 全部网页urls = ['http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent7-0-0-1-%d'%i for i in range(1,26)]# 统计该爬虫的消耗时间print('#' * 50)t1 = time.time() # 开始时间# 利用asyncio模块进行异步IO处理loop = asyncio.get_event_loop()tasks = [asyncio.ensure_future(download(url)) for url in urls]tasks = asyncio.gather(*tasks)loop.run_until_complete(tasks)# 将table转化为pandas中的DataFrame并保存为CSV格式的文件df = pd.DataFrame(table, columns=['rank','name','comments','author','publisher'])df.to_csv('E://douban/dangdang.csv',index=False)t2 = time.time() # 结束时间print('使用aiohttp,总共耗时:%s' % (t2 - t1))print('#' * 50)

我们可以看到,这个爬虫与原先的一般方法的爬虫的思路和处理方法基本一致,只是在处理HTTP请求时使用了aiohttp模块以及在解析网页时函数变成了协程(coroutine),再利用aysncio进行并发处理,这样无疑能够提升爬虫的效率。它的运行结果如下:

##################################################
使用aiohttp,总共耗时:2.405137538909912
##################################################

2.4秒,如此神奇!!!再来看看文件的内容:

总结

综上可以看出,利用同步方法和异步方法制作的爬虫的效率相差很大,因此,我们在实际制作爬虫的过程中,也不妨可以考虑异步爬虫,多多利用异步模块,如aysncio, aiohttp。另外,aiohttp只支持3.5.3以后的Python版本。

声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。

相关文章