异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取

本文主要是介绍异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

亿牛云.png
在当今信息爆炸的时代,数据是无处不在且变化迅速的。为了从海量数据中获取有用的信息,异步爬虫技术应运而生,成为许多数据挖掘和分析工作的利器。本文将介绍如何利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取,让我们在信息的海洋中快速捕捉所需数据。

异步爬虫介绍

异步爬虫是指在进行数据抓取时能够实现异步IO操作的爬虫程序。传统的爬虫程序一般是同步阻塞的,即每次发送请求都需要等待响应返回后才能进行下一步操作,效率较低。而异步爬虫可以在发送请求后不阻塞等待响应,而是继续执行其他任务,从而提升了数据抓取效率。

Aiohttp框架介绍

Aiohttp是一个基于异步IO的HTTP客户端/服务器框架,专门用于处理HTTP请求和响应。它结合了Python的协程技术,提供了非常便捷的方式来实现异步HTTP请求。Aiohttp具有高效、灵活的特点,适合用于构建异步爬虫程序。

异步过程

在异步爬虫中,我们通常会用到异步IO、协程和事件循环等概念。异步IO是指在进行IO密集型任务时,能够在等待IO操作的过程中执行其他任务。而协程是一种轻量级的线程,可以在线程之间快速切换,实现并发执行。事件循环则是异步程序的控制中心,负责调度协程的执行。

一、环境配置

在开始之前,我们需要确保已经安装了Python和相关依赖库。通过以下命令安装Aiohttp和asyncio:

pip install aiohttp
pip install asyncio

二、Aiohttp通过代理访问HTTPS网页

有时候我们需要通过代理来访问HTTPS网页。使用Aiohttp可以简便地实现这个需求,以下是一个示例代码:这段代码展示了如何利用Aiohttp通过代理访问HTTPS网页,从而让数据抓取更加灵活多样。

import aiohttpasync def fetch(url, proxy):async with aiohttp.ClientSession() as session:connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100, ssl=False)proxy_auth = aiohttp.BasicAuth(proxyUser, proxyPass)async with session.get(url, proxy=proxy, connector=connector, proxy_auth=proxy_auth) as response:return await response.text()url = "https://example.com"
proxy = "http://www.16yun.cn:5445"proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"html = await fetch(url, proxy)
print(html)

三、异步协程方式通过代理访问HTTPS网页

除了简单的异步请求,我们还可以利用异步协程方式实现更高效的数据抓取。以下是一个示例代码:

import aiohttp
import asyncioproxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"async def fetch(url, session):async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main():proxy = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}/"url = "https://example.com"async with aiohttp.ClientSession() as session:html = await fetch(url, session)print(html)loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

爬取案例(以微信公众号为案例)

我们以爬取微信公众号文章为例,演示如何利用 Python Aiohttp 框架实现高效数据抓取:

步骤:

  1. 首先,我们需要获取微信公众号的历史文章列表接口,可以通过 Fiddler 等工具抓取相关请求。
  2. 接下来,编写 Python 程序,利用 Aiohttp 发送异步请求获取历史文章列表数据。
import aiohttp
import asyncioasync def fetch_article(url):async with aiohttp.ClientSession() as session:async with session.get(url) as response:return await response.json()async def main():urls = ['https://api.weixin.qq.com/get_article_list', 'https://api.weixin.qq.com/get_article_list']tasks = [fetch_article(url) for url in urls]results = await asyncio.gather(*tasks)for result in results:print(result)if __name__ == '__main__':loop = asyncio.get_event_loop()loop.run_until_complete(main())

这篇关于异步爬虫实践攻略:利用Python Aiohttp框架实现高效数据抓取的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/836079

相关文章

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式

《SpringBoot分段处理List集合多线程批量插入数据方式》文章介绍如何处理大数据量List批量插入数据库的优化方案:通过拆分List并分配独立线程处理,结合Spring线程池与异步方法提升效率... 目录项目场景解决方案1.实体类2.Mapper3.spring容器注入线程池bejsan对象4.创建

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python正则表达式匹配和替换的操作指南

《Python正则表达式匹配和替换的操作指南》正则表达式是处理文本的强大工具,Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能,本文将通过代码示例详细介绍Python中的正则匹配和替换操作,需要的朋... 目录基础语法导入re模块基本元字符常用匹配方法1. re.match() - 从字符串开头匹配2.

基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目详细攻略

《基于Cursor开发SpringBoot项目详细攻略》Cursor是集成GPT4、Claude3.5等LLM的VSCode类AI编程工具,支持SpringBoot项目开发全流程,涵盖环境配... 目录cursor是什么?基于 Cursor 开发 Spring Boot 项目完整指南1. 环境准备2. 创建

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4