异步爬虫-协程的使用
协程的基本原理
要想实现异步机制的爬虫，自然和协程逃脱不了关系。
1.案例引入
在介绍协程之前，先引入https://www.httpbin.org/delay/5这个网站，访问这个网站需要服务器强制等待5秒才会返回响应。
我们使用requests写一个遍历程序，直接遍历100次该网站，看下需要多久时间。
import requests
import logging
import time
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
TOTAL_NUMBER = 10
url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
start_time = time.time()
for _ in range(1,TOTAL_NUMBER+1):
logging.info('scraping %s',url)
response = requests.get(url)
end_time = time.time()
logging.info('total time %s seconds',end_time-start_time)
这里使用的requests是单线程，由于每个页面都要等待至少5秒，请求100次至少花费500秒加上网站本身负载问题，总时间大约会在10分钟以上，耗时比较久，所以开启多线程爬取非常有必要。
2.基础概念知识
- 阻塞
程序在等待某个操作完成期间，自身无法干别的事情，则该程序在操作上是阻塞的。 - 非阻塞
程序在等待某个操作期间，自身不被阻塞可以继续干别的事情，则该程序在操作上是非阻塞的。 - 同步
不同程序单元为了共同完成某个任务，在执行过程中需要靠某种通讯方式保持一致，此时这些程序单元是同步执行的。
同步意味着有序。 - 异步
异步意味着无序。 - 多进程
就是利用cpu的多核优势，在同一时间内并行执行多个任务。 - 协程
又称微线程，是一种运行在用户态的一种轻量级线程。协程本质上是一个单进程。
进程是线程的集合，一个任务对应一个线程。
3.协程的用法
python中使用协程最常用的库莫过于asyncio。
- event_loop：相当于一个无限循环，我们可以把一些函数注册到这个事件循环上，当满足条件发生的时候，就调用对应的处理办法。
- coroutine：协程。我们可以使用async关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即执行，而是会返回一个协程对象。
- task：任务，这是对协程对象的进一步封装，包括协程对象的各个状态。
- future：代表将来执行或者没有执行的结果，和task没有本质区别。
async和await。前者来定义一个协程，后者用来挂起阻塞方法的执行。
4.准备工作
Python3.5及以上。
5.定义协程
先来定义一个协程，体验下它和普通进程实现上的不同之处。
import asyncio
async def execute(x):
print('number:',x)
coroutine = execute(1)
print('Coroutine:',coroutine)
print('After calling exxecute')
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(coroutine)
print('After calling loop')
首先，引入了asyncio包，这样才可以使用async和await关键字。然后使用了async定义了一个execute方法，该方法接受一个数字参数x，执行之后打印该数字。
随后我们直接调用了execute方法，然而这个方法并没有执行，而是返回了一个coroutine对象。之后使用get_event_loop方法创建了一个时间循环loop，并调用loop对象的run_until_complete方法将协程对象注册到了事件循环中，接着启动，最后才能看到execute打印出了收的数字。
由此可见，async定义的方法会变成一个无法直接执行的协程对象，必须将此对象注册到事件循环中才可以执行。
上面这个例子我们把协程对象coroutine传递给run_until_complete方法的时候，实际上就是将coroutine封装成task对象。task它是对协程对象的进一步封装，比协程对象多了运行状态，例如running，finished等，我们可以利用这些状态获得协程对象的执行情况。相比于上个例子如果想要显示的进行声明，代码如下：
import asyncio
async def execute(x):
print('Number',x)
return x
coroutine = execute(1)
print('Coroutine:',coroutine)
print('After calling execute')
loop = asyncio.get_event_loop()
task = loop.create_task(coroutine)
print('Task:',task)
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)
print('After calling loop')
这里定义了loop对象后，紧接着调用了他的create_task方法，将协程对象转化为task对象，随后打印输出发现处于pending状态。然后将task对象添加到事件循环中执行，并再次打印出task对象，发现其状态变成了finished，同时还可以看到其result变成了1，也就是我们定义的execute方法返回的结果。
定义task对象还有另外一种方式，就是直接调用asyncio包的ensure_future方法，返回结果也是task对象，这样的话可以不借助loop对象。即使还没有声明loop，也可以提前定义好task对象。
import asyncio
async def execute(x):
print('Number:',x)
return x
coroutine = execute(1)
print('Coroutine:',coroutine)
print('After calling execute')
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print('Task:',task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)
print('After calling loop')
可以看到，运行效果是一致的。
6.绑定回调
我们也可以为某个task对象绑定一个回调方法。示例如下：
import asyncio
import requests
async def request():
url = 'https://www.baidu.com'
status = requests.get(url)
return status
def callback(task):
print('Status:',task.result())
coroutine = request()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
task.add_done_callback(callback)
print('Task:',task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)
这里定义了request方法，用这个方法请求百度，并获取其状态码，但是没有编写任何print语句。随后定义了callback方法，这个方法接收一个参数，参数是task对象，在这个方法中调用print方法打印出了task对象的结果。这样就定义好了一个协程对象和一个回调方法。希望达到的小伙就是：当协程对象执行完毕后，就去执行声明的cellback方法。
两者关联起来，只需调用add_done_callback方法。我们将callback方法传递给封装好的task对象，这样当task执行完毕后，就可以调用callback方法了。同时task对象还会作为参数传递给callback方法，调用task对象的result方法就可以获取任何返回结果了。
实际上，即使不使用回调方法，在task执行完毕后，也可以直接调用result方法获取结果。
import asyncio
import requests
async def request():
url = 'https://www.baidu.com'
status = requests.get(url)
return status
coroutine = request()
task = asyncio.ensure_future(coroutine)
print('Task:',task)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(task)
print('Task:',task)
print('Task Result:',task.result())
7.多任务协程
在上面的例子中，我们都只执行了一次请求，如果想执行多次请求，可以定义一个task列表，然后用asyncio中wait方法执行。
import asyncio
import requests
async def request():
url = 'https://www.baidu.com'
Status = requests.get(url)
return Status
tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(5)]
print('Tasks:',tasks)
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
for task in tasks:
print('Task Result:',task.result())
这里我们使用for循环创建了5个task，它们组成一个列表，然后把这个列表优先传递给asyncio包的wait方法，再将其注册到事件循环中，就可以发起5个任务了。最后，输出任务的执行结果。
8.协程实现
接下来，我们正式看看协程在解决IO密集型任务方面有什么优势？
在第一个代码中，我们用一个网络请求作为例子，这本身就是一个耗时等待的操作，因为在请求网页之后需要等待页面响应并返回结果。耗时等待操作一般都是IO操作，例如文件读取、网络请求等。协程在处理这种操作时是有很大优势的，但遇到需要等待的情况时，程序暂时挂起，转而执行其他操作，从而避免一直等待一个程序而耗费更多的时间，能够充分利用资源。
首先，我们利用开头的访问的网站示例，演示下常犯的错误，后面再给出正确的例子做对比。这里还是拿之前的requests库进行请求。
import asyncio
import requests
import time
start = time.time()
async def request():
url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
print('Waiting for',url)
response = requests.get(url)
print('Get response from',url,'response',response)
tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(10)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print('Cost time',end-start)
这里我们创建了10个task，然后将task列表传给wait方法并注册到事件循环中执行。但是运行后发现，这和正常请求没区别，依然是顺次执行的，耗费时长依然很久。为什么呢？
其实，要进行异步处理，先得有挂起操作。上面方法都是一连串的执行下来，连挂起都没有，肯定不可能实现异步。
awit关键字它可以将等待的操作进行挂起，转而执行别的协程，直到其他协程挂起或关闭。
所以，代码的请求我们可以更改下。
async def request():
url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
print('Waiting for',url)
response = await requests.get(url)
print('Get response from',url,'response',response)
更改后执行之前的代码，发现会报如下错误。
这次确实挂起了也等待了，但是却报错。这个错误意思是requests返回的Response对象不能和await一起使用，根据官方文档说明，await后面的对象必须是如下格式之一。
- 一个原生协程对象；
- 一个由types.coroutine修饰的生成器，这个生成器可以返回协程对象；
- 由一个包含_await_方法的对象返回的一个迭代器。
这里requests返回的Response都不符合，所以报错。
既然await后面可以跟随一个协程对象，那么async把请求的方法改成协程对象可以吗？
import asyncio
import requests
import time
start = time.time()
async def get(url):
return requests.get(url)
async def request():
url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
print('Waiting for',url)
response = await get(url)
print('Get response from',url,'response',response)
tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(10)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print('Cost time',end-start)
这里将请求页面的方法独立出来，并用async修饰，就得到了一个协程对象。
但是运行后发现，依然不是异步执行的，也就是说仅仅将涉及IO操作的代码封装到async修饰的方法里是不可行的。只有使用异步操作的请求方式才可以实现真正的异步，这里aiohttp就派上用场了。
9.使用aiohttp
aiohttp是一个支持异步请求的库，它和asyncio配合使用，可以非常方便的进行异步请求操作。
下面使用aiohttp将代码改写下：
import asyncio
import aiohttp
import time
start = time.time()
async def get(url):
session = aiohttp.ClientSession()
response = await session.get(url)
await response.text()
await session.close()
return response
async def resquest():
url = 'https://www.httpbin.org/delay/5'
print('Waiting for',url)
response = await get(url)
print('Get response from',url,'response',response)
tasks = [asyncio.ensure_future(resquest()) for _ in range(10)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print('Cost time',end-start)
运行后我们将发现，10次请求的耗时由之前的60秒已经缩短到6秒多。
这里我们使用了await，其后面跟着get方法。在执行10个协程的时候，如果遇到await，就会将当前协程挂起，转而执行其他协程，直到其他协程也挂起或执行完毕，再执行下一个协程。
开始运行时，事件循环会执行第一个task，对于第一个task来说，当执行到第一个await跟着的get方法时，它会被挂起，但是第一个get方法是非阻塞的，挂起后会被立马唤醒，立即又进入执行，并创建了ClientSession对象。接着又遇到第二个await，session.get，然后就被挂起，这个请求的时间比较长，所以一直没有被唤醒，好在这个task已经被挂起了，接下来事件循环会找到当前未被挂起的协程继续执行，就去执行第二个task，以此类推，直到第十个循环task的第二个session.get也被挂起，这时全部task都被挂起了，只能等待，5秒之后几个请求几乎都会有响应，然后几个task也被唤醒接着执行，并输出结果。
从理论上来说，只要服务器无限抗压，而且可以忽略IO传输时延，可以做到无限个task一起执行，并且在理想时间内得到结果。但是由于不同服务器处理task的实现机制不同，可能某些服务器不能承受那么么高的并发量，因此响应速度也会减慢。
import asyncio
import aiohttp
import time
def test(number):
start = time.time()
async def get(url):
session = aiohttp.ClientSession()
response = await session.get(url)
await response.text()
await session.close()
return response
async def request():
url = 'https://www.baidu.com/'
await get(url)
tasks = [asyncio.ensure_future(request()) for _ in range(number)]
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print('Number:',number,'Cost time:',end - start)
# for number in [1,3,5,10,15,30,75,100,200,500]:
# test(number)
for number in [500]:
test(number)
可以看到在服务器能够承受的情况下，即使增加了并发量，爬取速度也不会受太大影响。
综上所述，能够将异步请求应用到爬虫中，速度提升将会相当可观。