python高性能异步爬虫

1. 引言

爬虫是一种常见的网络应用程序，其通过访问并解析互联网上的网页来获取各种信息。然而，在爬取大量数据时，传统的同步爬虫效率较低，难以满足大规模数据的爬取需求。因此，异步爬虫成为了高效爬取数据的重要手段，而Python异步编程中的协程技术则是提高异步爬虫效率的核心方法之一。

本文将介绍如何使用Python异步编程技术实现高性能异步爬虫，以及如何使用协程池和消息队列技术来优化爬虫效率。

2. Python异步编程简介

在传统的同步编程中，程序会按照预定义的流程依次执行每个任务，并在每个任务执行完成后再继续下一个任务。而在异步编程中，程序可以同时处理多个任务，并在任务执行完成后再回调相应的函数。

使用Python异步编程技术可以大大提高程序的并行度和效率。Python中有多种异步编程方案，包括asyncio、gevent、tornado等。其中，asyncio是Python自带的标准库，因此较为普遍使用。

3. 实现高性能异步爬虫

下面我们将结合实例来介绍如何使用Python异步编程技术实现高性能异步爬虫。以爬取豆瓣电影Top250为例。

3.1 使用requests和beautifulsoup获取单个网页中的信息

首先，我们需要使用requests库发送网络请求，获取网页的HTML代码。然后，使用beautifulsoup库进行解析，从中提取所需的数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.find_all('div', {'class': 'item'})
for item in items:
    rank = item.find('div', {'class': 'pic'}).em.text
    name = item.find('div', {'class': 'info'}).a.text
    rating = item.find('div', {'class': 'bd'}).find('div', {'class': 'star'}).find_all('span')[-1].text
    print(f'排名：{rank}，电影名：{name}，评分：{rating}')

运行上述代码，我们可以在控制台输出豆瓣电影Top250的排名、电影名称和评分信息。

3.2 使用asyncio实现异步爬虫

要使用asyncio实现异步爬虫，首先需要将requests发送请求和beautifulsoup解析网页页面的操作封装成异步协程。

import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
async def get_movie_info(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, url)
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        items = soup.find_all('div', {'class': 'item'})
        for item in items:
            rank = item.find('div', {'class': 'pic'}).em.text
            name = item.find('div', {'class': 'info'}).a.text
            rating = item.find('div', {'class': 'bd'}).find('div', {'class': 'star'}).find_all('span')[-1].text
            print(f'排名：{rank}，电影名：{name}，评分：{rating}')
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = [asyncio.ensure_future(get_movie_info(f'https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter=') for i in range(0, 250, 25))]
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
loop.close()

上述代码中的fetch函数使用aiohttp库发送请求，在异步环境下等待响应。而get_movie_info函数则包含了fetch函数和beautifulsoup库解析网页的操作，是一个完整的异步协程。在主函数中，我们使用asyncio.ensure_future将异步协程封装成异步任务，然后使用loop.run_until_complete执行异步任务。

3.3 使用协程池和消息队列优化性能

使用asyncio实现异步爬虫的最大好处是能够充分发挥异步编程的并行能力，实现高效爬取数据。但是，在爬取大量数据时，我们还可以进一步改进性能，提高爬取的效率。

一种有效的方式是将异步协程放入协程池（ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor）中，并使用消息队列将所有需要爬取的URL存储在队列中，然后让协程池中的线程或进程从队列中取出URL并执行。

使用协程池和消息队列的实现方式如下：

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
from queue import Queue
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
async def get_movie_info(q):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        while True:
            url = await q.get()
            if url is None:
                break
            html = await fetch(session, url)
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            items = soup.find_all('div', {'class': 'item'})
            for item in items:
                rank = item.find('div', {'class': 'pic'}).em.text
                name = item.find('div', {'class': 'info'}).a.text
                rating = item.find('div', {'class': 'bd'}).find('div', {'class': 'star'}).find_all('span')[-1].text
                print(f'排名：{rank}，电影名：{name}，评分：{rating}')
async def main(q):
    loop = asyncio.get_running_loop()
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        tasks = [loop.run_in_executor(executor, q.put, f'https://movie.douban.com/top250?start={i}&filter=') for i in range(0, 250, 25)]
        await asyncio.gather(*tasks)
    for _ in range(10):
        await q.put(None)
if __name__ == '__main__':
    q = Queue()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(get_movie_info(q))
    loop.create_task(main(q))
    loop.run_forever()

上述代码中的get_movie_info和main是异步协程，其中get_movie_info从消息队列中获取URL并执行，而main则创建协程池（最大线程数为10）并将待爬URL放入消息队列中。同时，我们创建了10个get_movie_info协程，用于执行爬取操作，最后使用loop.run_forever()启动异步循环来保持程序的运行。

运行上述代码，我们可以在控制台输出豆瓣电影Top250的排名、电影名称和评分信息。

4. 总结

本文介绍了如何使用Python异步编程技术实现高性能异步爬虫，并且使用了协程池和消息队列来优化异步爬虫的性能。在实践中，可以根据不同的应用场景选择适合的爬虫模块和进一步针对性地进行性能优化，从而实现更高效、更稳定的数据爬取。