Python异步编程高并发执行爬虫采集，用回调函数解析响应
一、问题：当发送API请求，读写数据库任务较重时，程序运行效率急剧下降。
异步技术是Python编程中对提升性能非常重要的一项技术。在实际应用，经常面临对外发送网络请求，调用外部接口，或者不断更新数据库或文件等操作。 这这些操作，通常90%以上时间是在等待，如通过REST, gRPC向服务器发送请求，通常可能等待几十毫秒至几秒，甚至更长。如果业务较重，按顺序执行编程，会导致大量时间用在等待上，程序运行效率急剧下降。
常见的场景，就是爬虫软件通常会发起很多请求，如果采用同步编程方式工，往往运行时间很长。
二、异步编程的优势
通常的编程，如果有4个任务，采用同步编程模式，4个任务是按顺序执行的，分别用时:10s，7s，5s，6s，共耗时28s; 而异步方式，就是让4个任务同时执行，总耗时降为10s，改善效果是很明显的。
那时异步编程是如何做到的？
异步编程，将每个任务改成协程执行，在遇到需要等待的语句时，即暂时将执行权交还给主程序的控制循环event loop，其它协程可以继续使用CPU等资源。而当该协程收到响应后，会用事件通知event loop，申请继续执行。 这样就避免了由于等待期间还占用CPU资源的情形。 因此程序执行效率大为提高。
但如果任务是计算密集型的，那么异步技术对性能提升帮助不大，需要采用其它方式，如多进程编程。或者Cython 等。
三、用同步编程方式，抓取多个网站数据
先看一下，采用同步编程顺序执行，抓取多个网站数据的耗时。 这些网站中，
其中http://www.google.com 是无响应的，会超时。因此在 requests.get()方法，设置 timeout=3, 即超过3秒，会抛出TimeOutException 异常。
代码如下：
import requests
import time
# 测试时将测试网址替换
urls = [
"http://www.bxxxx.com",
"http://www.aaaa.com",
"http://www.bbbb.com",
"http://www.cccc.com",
"http://www.sdddd.com",
"http://www.jdddd.com",
"http://www.zeeee.com",
"http://www.tffff.com",
"http://www.cgggg.com",
"http://www.zhhhhh.com.cn",
"http://www.google.com",
"https://www.yiiiii.com/",
]
def check_one_ip(url):
headers = {
"user-ageng": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 \
(KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36 Edg/116.0.1938.69"
}
TIMEOUT = 3
result = ()
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=TIMEOUT)
print(f"response from {url} is : {response.status_code}")
if 200 <= response.status_code < 300:
print(f"length of response body is {len(response.text)}")
result = (url, response.status_code)
except Exception as e:
print(f"{url} met timeout error")
return (url, 999)
return result
def main():
results = []
for url in urls:
result = check_one_ip(url)
results.append(result)
if __name__ == "__main__":
t1 = time.time()
main()
t2 = time.time()
print(f"total time: {t2-t1:.3f}s")
运行代码，向12个网站发送request, 打印response的状态码，总耗时为：6.035s,
response from url is : 200
length of response body is 2381
response from url is : 200
length of response body is 24000
response from url is : 200
length of response body is 106117
response from url is : 403
response from url is : 404
response from url is : 200
length of response body is 177104
response from url is : 200
length of response body is 37989
response from url is : 200
length of response body is 89513
response from url is : 200
length of response body is 32642
response from url is : 403
url met timeout error
response from url is : 200
length of response body is 834
total time: 6.035s
四、用异步方式，同时抓取多个网站数据
现在，采用Asyncio异步编程，以并发的运行方式，向多个网站同时发送request, 总耗时，应该是用时最长那个协程的用时。这里我们使用了timeout, 就是3秒左右。
AsyncIO异步编程步骤：
- 定义异步任务函数
使用 asyc / await 关键字。在耗时操作前加await - 创建asyncio.create_task() 方法创建协程任务
- 在main()方法中用gather() 汇集协程任务，以便并发执行。
gather()方法返回结果是一个由所有返回值聚合而成的迭代器 - 在主线程的event loop中运行main()
asyncio模块提供了1个.run()来启动 event loop 异步控制循环，并执行main()方法， - 可选，给协程添加回调函数来解析网站响应结果
对于每个Task, 可用 add_done_callback(task_callback) 方法添加回调函数，此例中，对显示response的状态码。
其它说明
- 由于requests库的 response对象不支持 await语句，因此这里使用htppx 库来代替requests， 除了异步接口外，其它使用方式完全一致。
完整代码
import asyncio
import httpx
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, Future
import time
import contextvars
# 测试时将测试网址替换
urls = [
"http://www.bxxxx.com",
"http://www.aaaa.com",
"http://www.bbbb.com",
"http://www.cccc.com",
"http://www.sdddd.com",
"http://www.jdddd.com",
"http://www.zeeee.com",
"http://www.tffff.com",
"http://www.cgggg.com",
"http://www.zhhhhh.com.cn",
"http://www.google.com",
"https://www.yiiiii.com/",
]
async def check_one_ip(url):
headers = {
"user-ageng": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 \
(KHTML, like Gecko) Chrome/116.0.0.0 Safari/537.36 Edg/116.0.1938.69"
}
TIMEOUT = 3
result = ()
try:
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.get(url, headers=headers,timeout=TIMEOUT)
print(f"response from {url} is : {response.status_code}")
if 200 <= response.status_code < 300:
print(f"length of response body is {len(response.text)}")
result = (url, response.status_code)
except Exception as e:
print(f"{url} met timeout error")
return (url, 999)
return result
def task_callback(context):
# print response.status_code
url, code = context.result()
print(f"It is callback, got status_code: {code} of {url}")
async def main():
tasks=[]
for url in urls:
task = asyncio.create_task(check_one_ip(url))
task.add_done_callback(task_callback)
tasks.append(task)
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__=="__main__":
t1 = time.time()
asyncio.run(main())
t2 = time.time()
print(f"total time: {t2-t1:.3f}s")
运行结果如下，可以看到，总耗时： 3.161s，相比同步编程方式，耗时减少了1半。 随着发送请求量的增加，可以看到更加明显的效果。
response from url is : 302
It is callback, got status_code: 302 of url
response from url is : 302
It is callback, got status_code: 302 of url
response from url is : 200
length of response body is 23508
It is callback, got status_code: 200 of url
response from url is : 302
response from url is : 301
It is callback, got status_code: 302 of url
It is callback, got status_code: 301 of url
response from url is : 301
response from url is : 301
response from url is : 301
response from url is : 200
length of response body is 396837
It is callback, got status_code: 301 of url
It is callback, got status_code: 301 of url
It is callback, got status_code: 301 of url
It is callback, got status_code: 200 of url
response from url is : 404
It is callback, got status_code: 404 of url
response from url is : 200
length of response body is 1151330
It is callback, got status_code: 200 of url
url met timeout error
It is callback, got status_code: 999 of url
total time: 3.161s
五、异步编程注意事项
1）协程不应该执行耗时长的任务
异步event loop执行期间，虽然各个协程是在工作，但主线程是被阻塞的。本例中，异步耗时的总时长与访问google.com超时时长相同，那么意味着，如果协程中如果有1个是耗时很长的任务，那么主线程还将被阻塞，异步解决不了这个问题，这时耗时协程应该拿出来，用子线程、或者子进程来执行。
2） 协程应该汇集后并发执行
遇到一些开发者咨询，为什么采用了异步编程，但性能没有明显提升呢？ 创建多个协程任务后，必须按第3步，用gather()方法来汇集创建的协程任务，然后用asyncio.run()方法并发运行。 另外官方文档要求 event loop要在主线程main() 方法中运行。
3）慎用底层编程接口
另外由于官方文档并未清晰说明 event loop、future对象等低层编程接口，除非你很了解异步低层的实现机制，否则不建议使用低层接口，
使用ayncio.run() 来启动evnetloop， 使用 task 对象，而非future 对象。