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())

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