web數據抓取是一個經常在python的討論中出現的主題。有很多方法可以用來進行web數據抓取，然而其中好像并沒有一個最好的辦法。有一些如scrapy這樣十分成熟的框架，更多的則是像mechanize這樣的輕量級庫。DIY自己的解決方案同樣十分流行：你可以使用requests、beautifulsoup或者pyquery來實現。

方法如此多樣的原因在于，數據“抓取”實際上包括很多問題：你不需要使用相同的工具從成千上萬的頁面中抓取數據，同時使一些Web工作流自動化(例如填一些表單然后取回數據)。我喜歡DIY的原因在于其靈活性，但是卻不適合用來做大量數據的抓取，因為需要請求同步，所以大量的請求意味著你不得不等待很長時間。

在本文中，我將會為你展示一個基于新的異步庫(aiohttp)的請求的代替品。我使用它寫了一些速度的確很快的小數據抓取器，下面我將會為你演示是如何做到的。

asyncio的基本概念asyncio是在python3.4中被引進的異步IO庫。你也可以通過python3.3的pypi來安裝它。它相當的復雜，而且我不會介紹太多的細節。相反，我將會解釋你需要知道些什么，以利用它來寫異步的代碼。

簡而言之，有兩件事情你需要知道：協同程序和事件循環。協同程序像是方法，但是它們可以在代碼中的特定點暫停和繼續。當在等待一個IO(比如一個HTTP請求)，同時執行另一個請求的時候，可以用來暫停一個協同程序。我們使用關鍵字yield from來設定一個狀態，表明我們需要一個協同程序的返回值。而事件循環則被用來安排協同程序的執行。

關于asyncio還有很多很多，但是以上是我們到目前為止需要知道的。可能你還有些不清楚，那么讓我們來看一些代碼吧。

aiohttpaiohttp是一個利用asyncio的庫，它的API看起來很像請求的API。到目前為止，相關文檔還不健全。但是這里有一些非常有用的例子。我們將會演示它的基本用法。

首先，我們會定義一個協同程序用來獲取頁面，并打印出來。我們使用 asyncio.coroutine將一個方法裝飾成一個協同程序。aiohttp.request是一個協同程序，所以它是一個可讀方法，我們需要使用yield from來調用它們。除了這些，下面的代碼看起來相當直觀：

@asyncio.coroutine

def print_page(url):

response = yield from aiohttp.request('GET', url)

body = yield from response.read_and_close(decode=True)

print(body)

如你所見，我們可以使用yield from從另一個協同程序中調用一個協同程序。為了從同步代碼中調用一個協同程序，我們需要一個事件循環。我們可以通過asyncio.get_event_loop()得到一個標準的事件循環，之后使用它的run_until_complete()方法來運行協同程序。所以，為了使之前的協同程序運行，我們只需要做下面的步驟：

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(print_page('http://example.com'))

一個有用的方法是asyncio.wait，通過它可以獲取一個協同程序的列表，同時返回一個將它們全包括在內的單獨的協同程序，所以我們可以這樣寫：

loop.run_until_complete(asyncio.wait([print_page('http://example.com/foo'),

print_page('http://example.com/bar')]))

另一個是asyncio.as_completed，通過它可以獲取一個協同程序的列表，同時返回一個按完成順序生成協同程序的迭代器，因此當你用它迭代時，會盡快得到每個可用的結果。

數據抓取現在我們知道了如何做異步HTTP請求，因此我們可以來寫一個數據抓取器了。我們僅僅還需要一些工具來讀取html頁面，我使用了beautifulsoup來做這個事情，其余的像 pyquery或lxml也可以實現。

在這個例子中，我們會寫一個小數據抓取器來從海盜灣抓取一些linux distributions的torrent 鏈路(海盜灣(英語：The Pirate Bay，縮寫：TPB)是一個專門存儲、分類及搜索Bittorrent種子文件的網站，并自稱“世界最大的BitTorrent tracker(BT種子服務器)”，提供的BT種子除了有自由版權的收集外，也有不少被著作人聲稱擁有版權的音頻、視頻、應用軟件與電子游戲等，為網絡分享與下載的重要網站之一–譯者注來自維基百科)

首先，需要一個輔助協同程序來獲取請求：

@asyncio.coroutine

def get(*args, **kwargs):

response = yield from aiohttp.request('GET', *args, **kwargs)

return (yield from response.read_and_close(decode=True))

解析部分。本文并非介紹beautifulsoup的，所以這部分我會簡寫：我們獲取了這個頁面的第一個磁鏈。

def first_magnet(page):

soup = bs4.BeautifulSoup(page)

a = soup.find('a', title='Download this torrent using magnet')

return a['href']

在這個協同程序中，url的結果通過種子的數量進行排序，所以排名第一的結果實際上是種子最多的：

@asyncio.coroutine

def print_magnet(query):

url = 'http://thepiratebay.se/search/{}/0/7/0'.format(query)

page = yield from get(url, compress=True)

magnet = first_magnet(page)

print('{}: {}'.format(query, magnet))

最后，用下面的代碼來調用以上所有的方法。

distros = ['archlinux', 'ubuntu', 'debian']

loop = asyncio.get_event_loop()

f = asyncio.wait([print_magnet(d) for d in distros])

loop.run_until_complete(f)

結論好了，現在我們來到了這個部分。你有了一個異步工作的小抓取器。這意味著多個頁面可以同時被下載，所以這個例子要比使用請求的相同代碼快3倍。現在你應該可以用相同的方法寫出你自己的抓取器了。

你可以在這里找到生成的代碼，也包括一些額外的建議。

你一旦熟悉了這一切，我建議你看一看asyncio的文檔和aiohttp的范例，這些都能告訴你 asyncio擁有怎樣的潛力。

這種方法(事實上是所有手動的方法)的一個局限在于，沒有一個獨立的庫可以用來處理表單。機械化的方法擁有很多輔助工具，這使得提交表單變得十分簡單，但是如果你不使用它們，你將不得不自己去處理這些事情。這可能會導致一些bug的出現，所以同時我可能會寫一個這樣的庫(不過目前為止無需為此擔心)。

額外的建議：不要敲打服務器

同時做3個請求很酷，但是同時做5000個就不那么好玩了。如果你打算同時做太多的請求，鏈接有可能會斷掉。你甚至有可能會被禁止鏈接網絡。

為了避免這些，你可以使用semaphore。這是一個可以被用來限制同時工作的協同程序數量的同步工具。我們只需要在建立循環之前創建一個semaphore ，同時把我們希望允許的同時請求的數量作為參數傳給它既可：

sem = asyncio.Semaphore(5)

然后，我們只需要將下面

page = yield from get(url, compress=True)

替換成被semaphore 保護的同樣的東西。

with (yield from sem):

page = yield from get(url, compress=True)

這就可以保證同時最多有5個請求會被處理。

額外建議：進度條

這個東東是免費的哦：tqdm是一個用來生成進度條的優秀的庫。這個協同程序就像asyncio.wait一樣工作，不過會顯示一個代表完成度的進度條。

@asyncio.coroutine

def wait_with_progress(coros):

for f in tqdm.tqdm(asyncio.as_completed(coros), total=len(coros)):

yield from f

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python asyncio教程_在Python3中使用asyncio库进行快速数据抓取的教程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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