引言：我们在写爬虫时常会遇到这样的问题，当需要爬取多个URL时，写一个普通的基于requests库的爬虫程序爬取时间会很长。因为是顺序请求网页的，而网页请求和获得响应过程比较耗费时间，程序不得不等待获得当前网页响应后才能进行下一个URL的爬取，使得总耗时较多。对于这样的多任务，可以使用基于多进程(multiprocessing)和基于Asyncio库的异步(协程)爬虫增强并发性，加速爬虫。

本文首发于我的CSDN博客：SL_World

Talk is cheap,show me the picture!

在讲解之前，我们先来通过一幅图看清多进程和协程的爬虫之间的原理及其区别。(图片来源于网络)这里，异步爬虫不同于多进程爬虫，它使用单线程(即仅创建一个事件循环，然后把所有任务添加到事件循环中)就能并发处理多任务。在轮询到某个任务后，当遇到耗时操作(如请求URL)时，挂起该任务并进行下一个任务，当之前被挂起的任务更新了状态(如获得了网页响应)，则被唤醒，程序继续从上次挂起的地方运行下去。极大的减少了中间不必要的等待时间。

1. 对于协程(Asyncio库)的原理及实现请见：《Python异步IO之协程(详解)》
2. 对于多进程的知识讲解及实现请见：《廖雪峰-Python多进程》

在有了Asyncio异步IO库实现协程后，我们还需要实现异步网页请求。因此，aiohttp库应运而生。

一、使用aiohttp库实现异步网页请求

在我们写普通的爬虫程序时，经常会用到requests库用以请求网页并获得服务器响应。而在协程中，由于requests库提供的相关方法不是可等待对象(awaitable),使得无法放在await后面，因此无法使用requests库在协程程序中实现请求。

在此，官方专门提供了一个aiohttp库，用来实现异步网页请求等功能，简直就是异步版的requests库，当然需要我们手动安装该库(如下所示)。

>>> pip3 install aiohttp

【基础实现】：在官方文档中，推荐使用ClientSession()函数来调用网页请求等相关方法。首先，我们需要引入aiohttp模块。

import aiohttp

然后，我们在协程中使用ClientSession()的get()或request()方法来请求网页。(其中async with是异步上下文管理器，其封装了异步实现等功能)

async with aiohttp.ClientSession() as session:    async with session.get('http://httpbin.org/get') as resp:        print(resp.status)        print(await resp.text())

ClientSession()除了有请求网页的方法，官方API还提供了其他HTTP常见方法。

session.request(method='GET', url='http://httpbin.org/request')session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data')session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data')session.delete('http://httpbin.org/delete')session.head('http://httpbin.org/get')session.options('http://httpbin.org/get')session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data')

如欲看完整的aiohttp使用方法，请见官方文档。

【案例】

【任务】：爬取2018年AAAI顶会中10篇论文的标题。【已知】：10个论文页面URL。如欲提前看所有代码请见：GitHub

urls = [    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16380',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16911',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16581',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16674',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16112',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/17343',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16659',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16449',]

一、测试普通爬虫程序

下面是一个普通的同步代码，实现顺序爬取10个URL的title。

import timefrom lxml import etreeimport requestsurls = [    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583',    # 省略后面8个url...]'''提交请求获取AAAI网页,并解析HTML获取title'''def get_title(url,cnt):    response = requests.get(url)  # 提交请求,获取响应内容    html = response.content       # 获取网页内容(content返回的是bytes型数据,text()获取的是Unicode型数据)    title = etree.HTML(html).xpath('//*[@id="title"]/text()') # 由xpath解析HTML    print('第%d个title:%s' % (cnt,''.join(title)))

if __name__ == '__main__':    start1 = time.time()    i = 0    for url in urls:        i = i + 1        start = time.time()        get_title(url,i)        print('第%d个title爬取耗时:%.5f秒' % (i,float(time.time() - start)))    print('爬取总耗时:%.5f秒' % float(time.time()-start1))

执行结果如下：

第1个title:Norm Conflict Resolution in Stochastic Domains第1个title爬取耗时:1.41810秒第2个title:Algorithms for Trip-Vehicle Assignment in Ride-Sharing第2个title爬取耗时:1.31734秒第3个title:Tensorized Projection for High-Dimensional Binary Embedding第3个title爬取耗时:1.31826秒第4个title:Synthesis of Programs from Multimodal Datasets第4个title爬取耗时:1.28625秒第5个title:Video Summarization via Semantic Attended Networks第5个title爬取耗时:1.33226秒第6个title:TIMERS: Error-Bounded SVD Restart on Dynamic Networks第6个title爬取耗时:1.52718秒第7个title:Memory Management With Explicit Time in Resource-Bounded Agents第7个title爬取耗时:1.35522秒第8个title:Mitigating Overexposure in Viral Marketing第8个title爬取耗时:1.35722秒第9个title:Neural Link Prediction over Aligned Networks第9个title爬取耗时:1.51317秒第10个title:Dual Deep Neural Networks Cross-Modal Hashing第10个title爬取耗时:1.30624秒爬取总耗时:13.73324秒

可见，平均每请求完一个URL并解析该HTML耗时1.4秒左右。本次程序运行总耗时13.7秒。

二、测试基于协程的异步爬虫程序

下面，是使用了协程的异步爬虫程序。etree模块用于解析HTML，aiohttp是一个利用asyncio的库，它的API看起来很像请求的API，可以暂时看成协程版的requests。

import timefrom lxml import etreeimport aiohttpimport asynciourls = [    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583',    # 省略后面8个url...]titles = []sem = asyncio.Semaphore(10) # 信号量，控制协程数，防止爬的过快'''提交请求获取AAAI网页,并解析HTML获取title'''async def get_title(url):    with(await sem):        # async with是异步上下文管理器        async with aiohttp.ClientSession() as session:  # 获取session            async with session.request('GET', url) as resp:  # 提出请求                # html_unicode = await resp.text()                 # html = bytes(bytearray(html_unicode, encoding='utf-8'))                html = await resp.read() # 可直接获取bytes                 title = etree.HTML(html).xpath('//*[@id="title"]/text()')                print(''.join(title))'''调用方'''def main():    loop = asyncio.get_event_loop()           # 获取事件循环    tasks = [get_title(url) for url in urls]  # 把所有任务放到一个列表中    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 激活协程    loop.close()  # 关闭事件循环

if __name__ == '__main__':    start = time.time()    main()  # 调用方    print('总耗时：%.5f秒' % float(time.time()-start))

执行结果如下：

Memory Management With Explicit Time in Resource-Bounded AgentsNorm Conflict Resolution in Stochastic DomainsVideo Summarization via Semantic Attended NetworksTensorized Projection for High-Dimensional Binary EmbeddingAlgorithms for Trip-Vehicle Assignment in Ride-SharingDual Deep Neural Networks Cross-Modal HashingNeural Link Prediction over Aligned NetworksMitigating Overexposure in Viral MarketingTIMERS: Error-Bounded SVD Restart on Dynamic NetworksSynthesis of Programs from Multimodal Datasets总耗时：2.43371秒

可见，本次我们使用协程爬取10个URL只耗费了2.4秒，效率是普通同步程序的8~12倍。【解释】：

1. request获取的text()返回的是网页的Unicode型数据，content和read()返回的是bytes型数据。而etree.HTML(html)接收的参数需是bytes类型，所以①可以通过resp.read()直接获取bytes；②若使用text()则需要通过先把Unicode类型数据转换成比特数组对象，再转换成比特对象， 即bytes(bytearray(html_unicode, encoding='utf-8'))。
2. 发起请求除了可以用上述session.request('GET', url)也可以用session.get(url)，功能相同。
3. 如果同时做太多的请求，链接有可能会断掉。所以需要使用sem = asyncio.Semaphore(10) ，Semaphore是限制同时工作的协同程序数量的同步工具。
4. async with是异步上下文管理器，不解的请看Python中的async with用法。

三、测试基于多进程的分布式爬虫程序

下面，我们测试多进程爬虫程序，由于我的电脑CPU是4核，所以这里进程池我就设的4。

import multiprocessingfrom multiprocessing import Poolimport timeimport requestsfrom lxml import etreeurls = [    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583',    # 省略后面8个url...]'''提交请求获取AAAI网页,并解析HTML获取title'''def get_title(url,cnt):    response = requests.get(url)  # 提交请求    html = response.content       # 获取网页内容    title = etree.HTML(html).xpath('//*[@id="title"]/text()') # 由xpath解析HTML    print('第%d个title:%s' % (cnt,''.join(title)))'''调用方'''def main():    print('当前环境CPU核数是：%d核' % multiprocessing.cpu_count())    p = Pool(4)  # 进程池    i = 0    for url in urls:        i += 1        p.apply_async(get_title, args=(url, i))    p.close()    p.join()   # 运行完所有子进程才能顺序运行后续程序

if __name__ == '__main__':    start = time.time()    main()  # 调用方    print('总耗时：%.5f秒' % float(time.time()-start))

执行结果：

当前环境CPU核数是：4核第2个title:Algorithms for Trip-Vehicle Assignment in Ride-Sharing第1个title:Norm Conflict Resolution in Stochastic Domains第4个title:Synthesis of Programs from Multimodal Datasets第3个title:Tensorized Projection for High-Dimensional Binary Embedding第5个title:Video Summarization via Semantic Attended Networks第6个title:TIMERS: Error-Bounded SVD Restart on Dynamic Networks第7个title:Memory Management With Explicit Time in Resource-Bounded Agents第8个title:Mitigating Overexposure in Viral Marketing第9个title:Neural Link Prediction over Aligned Networks第10个title:Dual Deep Neural Networks Cross-Modal Hashing总耗时：5.01228秒

可见，多进程分布式爬虫也比普通同步程序要快很多，本次运行时间5秒。但比协程略慢。

【时间对比】：对于上例中10个URL的爬取时间，下面整理成了表格。

其中增加多进程中进程池Pool(n)的n可加速爬虫，下图显示了消耗的时间(单位.秒)和Pool()参数的关系。如果你以为到这里就结束了，那你就要错过最精彩的东西了：)

四、测试-异步结合多进程-爬虫程序

由于解析HTML也需要消耗一定的时间，而aiohttp和asyncio均未提供相关解析方法。所以可以在请求网页的时使用异步程序，在解析HTML使用多进程，两者配合使用，效率更高哦～！【请求网页】：使用协程。【解析HTML】：使用多进程。

from multiprocessing import Poolimport timefrom lxml import etreeimport aiohttpimport asynciourls = [    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488',    'https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583',    # 省略后面8个url...]htmls = []titles = []sem = asyncio.Semaphore(10) # 信号量，控制协程数，防止爬的过快'''提交请求获取AAAI网页html'''async def get_html(url):    with(await sem):        # async with是异步上下文管理器        async with aiohttp.ClientSession() as session:  # 获取session            async with session.request('GET', url) as resp:  # 提出请求                html = await resp.read() # 直接获取到bytes                htmls.append(html)                print('异步获取%s下的html.' % url)

'''协程调用方，请求网页'''def main_get_html():    loop = asyncio.get_event_loop()           # 获取事件循环    tasks = [get_html(url) for url in urls]  # 把所有任务放到一个列表中    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks)) # 激活协程    loop.close()  # 关闭事件循环'''使用多进程解析html'''def multi_parse_html(html,cnt):    title = etree.HTML(html).xpath('//*[@id="title"]/text()')    titles.append(''.join(title))    print('第%d个html完成解析－title:%s' % (cnt,''.join(title)))'''多进程调用总函数，解析html'''def main_parse_html():    p = Pool(4)    i = 0    for html in htmls:        i += 1        p.apply_async(multi_parse_html,args=(html,i))    p.close()    p.join()

if __name__ == '__main__':    start = time.time()    main_get_html()   # 调用方    main_parse_html() # 解析html    print('总耗时：%.5f秒' % float(time.time()-start))

执行结果如下：

异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16380下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16674下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16583下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16911下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/17343下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16449下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16488下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16659下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16581下的html.异步获取https://aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI18/paper/viewPaper/16112下的html.第3个html完成解析－title:Algorithms for Trip-Vehicle Assignment in Ride-Sharing第1个html完成解析－title:Tensorized Projection for High-Dimensional Binary Embedding第2个html完成解析－title:TIMERS: Error-Bounded SVD Restart on Dynamic Networks第4个html完成解析－title:Synthesis of Programs from Multimodal Datasets第6个html完成解析－title:Dual Deep Neural Networks Cross-Modal Hashing第7个html完成解析－title:Norm Conflict Resolution in Stochastic Domains第8个html完成解析－title:Neural Link Prediction over Aligned Networks第5个html完成解析－title:Mitigating Overexposure in Viral Marketing第9个html完成解析－title:Video Summarization via Semantic Attended Networks第10个html完成解析－title:Memory Management With Explicit Time in Resource-Bounded Agents

【参考文献】：

[1] aiohttp官方API文档

[2] 加速爬虫: 异步加载 Asyncio

[3] python:利用asyncio进行快速抓取

[4] 使用 aiohttp 和 asyncio 进行异步请求

[5] requests的content与text导致lxml的解析问题