Python编程异步爬虫——aiohttp的使用

简介: Python编程异步爬虫——aiohttp的使用

异步爬虫—aiohttp的使用
1.基本介绍
asyncio模块其内部实现了对TCP、UDP、SSL协议的异步操作,但是对于HTTP请求来说,就需要用aiohttp实现了。
aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP网络模块,它既提供了服务端,又提供了客户端。requests发起的是同步网络请求,aiohttp则是异步。 aiohttp 模块是一个基于 asyncio 的 HTTP 客户端和服务器框架,可以用于异步处理 HTTP 请求和响应。以下是一个简单的示例代码展示 aiohttp 模块的基本用法:

首先,你需要安装 aiohttp 模块:

pip install aiohttp

2.基本示例
接下来,以下是一个简单的示例代码,演示了如何使用 aiohttp 发送一个简单的 GET 请求并获取响应:

import aiohttp
import asyncio

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

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html, status = await fetch(session, 'https://cuiqingcai.com')
        print(f'html:{html[:100]}....')
        print(f'status: {status}')

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


 运行结果如下:
 html:<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">

<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content....
status: 200

在这个示例中,我们定义了一个 fetch 函数来发送 GET 请求并返回响应文本,然后使用 main 函数调用 fetch 函数。最后,创建事件循环并运行主函数。

由于网页源码过长,这里只截取了输出的一部分,可以看到,成功获取了网页的源代码及响应状态码200,成功使用aiohttp通过异步方式完成了网页爬取。当然,这个操作用requests也可以做到。

3.URL参数设置
对于URL参数的设置,可以借助params参数,传入一个字典即可,示例如下:

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    params = {
   'name': 'germey', 'age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get('https://www.httpbin.org/get', params=params) as response:
            print(await response.text())

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


  运行结果如下:
  {
   
  "args": {
   
    "age": "25", 
    "name": "germey"
  }, 
  "headers": {
   
    "Accept": "*/*", 
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", 
    "Host": "www.httpbin.org", 
    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.3", 
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-65ffa6c9-6d501fa57391d9fc1d7b5f28"
  }, 
  "origin": "58.21.224.175", 
  "url": "https://www.httpbin.org/get?name=germey&age=25"
}

这里看到,实际请求的URL为https://www.httpbin.org/get?name=germey&age=25,其中的参数对应于params的内容。

4.其他请求类型
aiohttp还支持其他请求类型,如POST、PUT、DELETE等,这和requests的使用方式有点类似,示例如下:

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

5.POST请求
当使用 aiohttp 模块时,除了发送简单的 GET 请求之外,你还可以处理 POST 请求、设置请求头、处理异常等。以下是一个稍微复杂一点的示例代码,展示了如何发送 POST 请求并处理异常:

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    data = {
   'name': 'germey', 'age':25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post', data=data) as response:
            print(await response.text())

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


   运行结果如下:
   {
   
  "args": {
   }, 
  "data": "", 
  "files": {
   }, 
  "form": {
   
    "age": "25", 
    "name": "germey"
  }, 
  "headers": {
   
    "Accept": "*/*", 
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", 
    "Content-Length": "18", 
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", 
    "Host": "www.httpbin.org", 
    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.3", 
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-65ffabc5-3bbf3cdb7cb413a3475ece45"
  }, 
  "json": null, 
  "origin": "58.21.224.175", 
  "url": "https://www.httpbin.org/post"
}

在上面的示例中,我们定义了一个 fetch 函数来发送一个包含 JSON 数据的 POST 请求,并在发生异常时进行处理。在 main 函数中调用 fetch 函数,并根据返回的状态码和响应文本输出相应信息。

通过这个示例,你可以进一步了解如何使用 aiohttp 模块处理 POST 请求和异常情况。你可以根据自己的需求进行进一步的定制和扩展。希望这能帮助你更深入地理解 aiohttp 模块的用法。

对于POST J SON数据提交,其对应的请求头中的Content-Type为application/json,我们只需将post方法里的data参数改成json即可,实例代码如下:

import json
import aiohttp
import asyncio

async def main():
    data = {
   'name': 'germey', 'age': 25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post', json=data) as response:
            print(await response.text())

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

运行结果如下:
    {
   
  "args": {
   }, 
  "data": "{\"name\": \"germey\", \"age\": 25}", 
  "files": {
   }, 
  "form": {
   }, 
  "headers": {
   
    "Accept": "*/*", 
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", 
    "Content-Length": "29", 
    "Content-Type": "application/json", 
    "Host": "www.httpbin.org", 
    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.4", 
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-65ffc207-7d035c6f2b342778797881c9"
  }, 
  "json": {
   
    "age": 25, 
    "name": "germey"
  }, 
  "origin": "58.21.224.175", 
  "url": "https://www.httpbin.org/post"
}

6.响应
我们可以用如下方法分别获取其中的状态码、响应头、响应体、响应体二进制内容、响应体JSON结果,实例代码如下:

import aiohttp
import asyncio

async def main():
    data = {
   'name': 'germey', 'age': 25}
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.post('https://www.httpbin.org/post', data=data) as response:
            print('status:', response.status)
            print('headers:', response.headers)
            print('body:', await response.text())
            print('bytes:', await response.read())
            print('json:', await response.json())

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

运行结果如下:
status: 200
headers: <CIMultiDictProxy('Date': 'Sun, 24 Mar 2024 06:34:54 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '510', 'Connection': 'keep-alive', 'Server': 'gunicorn/19.9.0', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Credentials': 'true')>
body: {
   
  "args": {
   }, 
  "data": "", 
  "files": {
   }, 
  "form": {
   
    "age": "25", 
    "name": "germey"
  }, 
  "headers": {
   
    "Accept": "*/*", 
    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", 
    "Content-Length": "18", 
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", 
    "Host": "www.httpbin.org", 
    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.4", 
    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-65ffc98e-153aad5f0e536d773cd978b4"
  }, 
  "json": null, 
  "origin": "58.21.224.175", 
  "url": "https://www.httpbin.org/post"
}

bytes: b'{
   \n  "args": {
   }, \n  "data": "", \n  "files": {
   }, \n  "form": {
   \n    "age": "25", \n    "name": "germey"\n  }, \n  "headers": {
   \n    "Accept": "*/*", \n    "Accept-Encoding": "gzip, deflate", \n    "Content-Length": "18", \n    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", \n    "Host": "www.httpbin.org", \n    "User-Agent": "Python/3.9 aiohttp/3.8.4", \n    "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-65ffc98e-153aad5f0e536d773cd978b4"\n  }, \n  "json": null, \n  "origin": "58.21.224.175", \n  "url": "https://www.httpbin.org/post"\n}\n'
json: {
   'args': {
   }, 'data': '', 'files': {
   }, 'form': {
   'age': '25', 'name': 'germey'}, 'headers': {
   'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Content-Length': '18', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Host': 'www.httpbin.org', 'User-Agent': 'Python/3.9 aiohttp/3.8.4', 'X-Amzn-Trace-Id': 'Root=1-65ffc98e-153aad5f0e536d773cd978b4'}, 'json': None, 'origin': '58.21.224.175', 'url': 'https://www.httpbin.org/post'}

可以看到,有些字段前需要加await,有些则不需要。其原则是,如果返回一个协程对象(如async修饰的方法),那么前面就要加await,具体可以看aiohttp的API,链接为https://docs.aiohttp.org/en/stable/client_reference.html。

7.超时设置
我们可以借助ClientTimeout对象设置超时,例如要设置1秒的超时时间,可以这么实现:

import asyncio
import aiohttp

async def main():
    timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=2)
    async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
        async with session.get('https://www.httpbin.org/get') as response:
            print('status:', response.status)

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

运行结果如下:
200

8.并发限制
由于aiohttp可以支持非常高的并发量,目标网站可能无法在短时间内响应,而且有瞬间将目标网站爬挂掉的危险。

一般情况下,可以借助asyncio的Semaphore来控制并发量,示例代码如下:

import asyncio
import aiohttp

CONCURRENCY = 5
URL = 'https://www.baidu.com'

semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)
# session = None

async def scrape_api():
    async with semaphore:
        print('scraping',URL)
        async with session.get(URL) as response:
            await asyncio.sleep(1)
            return await response.text()

async def main():
    global session
    session = aiohttp.ClientSession()
    scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_api()) for _ in range(100000)]
    await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)

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

运行结果:
scraping https://www.baidu.com
scraping https://www.baidu.com
scraping https://www.baidu.com
scraping https://www.baidu.com
scraping https://www.baidu.com
....

这里我们声明CONCURRENCY(代表爬取的最大并发量)为5, 同时声明爬取的目标URL为百度。接着,借助Semaphore创建了一个信号量对象,将其赋值为semaphore,这样就可以用它来控制最大并发量了。这里我们把semaphore直接放置在了对应的爬取方法里,使用async with语句将semaphore作为上下文对象即可。信号量便可以控制进入爬取的最大协程数量,即我们声明的CONCURRENCY的值。在main方法里, 我们声明10 000个task,将其传递给gather方法运行,倘若不加以限制,那这10000个task会被同时执行,并发数量相当大。有了信号量的控制后,同时运行的task数量最大会被控制5个,这样就能给aiohttp限制速度了。

相关文章
|
1天前
|
人工智能 数据挖掘 Serverless
探索Python编程:从基础到实战
【10月更文挑战第2天】本文将带你走进Python的世界,了解它的基本语法、数据结构、函数等核心概念,并通过实例演示如何应用这些知识解决实际问题。无论你是编程新手还是有一定经验的开发者,都能在这篇文章中找到有价值的内容。让我们一起开启Python编程之旅吧!
|
1天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据挖掘
探索Python编程之美:从基础到进阶的旅程
【10月更文挑战第2天】本文旨在通过浅显易懂的方式,带领读者走进Python编程的世界。我们将从Python的基础语法开始,逐步深入到面向对象编程、异常处理等高级主题,最后探讨如何将Python应用于实际项目中。无论你是编程新手还是有一定基础的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和实用的技巧。
|
1天前
|
Linux 开发者 iOS开发
告别兼容烦恼!Python系统编程中的跨平台艺术大师🎨
【10月更文挑战第2天】Python 以其强大的跨平台能力成为系统编程领域的艺术大师,有效解决了不同操作系统间的兼容性问题,让开发者能专注于业务逻辑而非平台差异。通过内置的 `os`、`platform` 和 `subprocess` 模块,以及第三方库如 `pathlib`,Python 能轻松处理文件系统操作、执行外部命令等任务。此外,Python 还提供了 Tkinter、PyQt 等库支持跨平台 GUI 开发,确保应用程序在 Windows、macOS 和 Linux 上均能正常运行。Python 的强大工具链使其在跨平台编程领域中持续引领新潮流。
12 4
|
1天前
|
索引 Python
Python学习笔记编程小哥令狐~持续更新、、、(上)
Python学习笔记编程小哥令狐~持续更新、、、(上)
13 2
|
1天前
|
存储 Python
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(三)
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(三)
11 1
|
1天前
|
存储 Python
Python学习笔记编程小哥令狐~持续更新、、、 (下)
Python学习笔记编程小哥令狐~持续更新、、、 (下)
11 1
|
1天前
|
存储 Python
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(二)
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(二)
10 0
|
1天前
|
索引 Python
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(一)
【免费分享编程笔记】Python学习笔记(一)
11 0
|
1天前
|
数据采集 消息中间件 API
Python爬虫验证码识别——手机验证码的自动化处理
Python爬虫验证码识别——手机验证码的自动化处理
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统,python django框架,前端bootstrap,机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术,集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术获取职位信息,并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析,提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统,以优化招聘策略并提升决策质量。
123 4