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加速爬虫: 异步加载 Asyncio

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-12-30

学习资料:

之前我一直在想如何用 multiprocessing 或者 threading 加速我的爬虫, 也做过了一些小实验, 确实, 我们看到了不小的效率提升. 但是当我更加深入的时候, 我发现, Python 还提供了一个有力的工具, 叫做 asyncio. 这是一个仅仅使用单线程, 就能达到多线程/进程的效果的工具. 它的原理, 简单说就是: 在单线程里使用异步计算, 下载网页的时候和处理网页的时候是不连续的, 更有效利用了等待下载的这段时间.

传统的单线程下载处理网页可能就像下图(来源)左边蓝色那样, 计算机执行一些代码, 然后等待下载网页, 下好以后, 再执行一些代码... 或者在等待的时候, 用另外一个线程执行其他的代码, 这是多线程的手段. 那么 asyncio 就像右边, 只使用一个线程, 但是将这些等待时间统统掐掉, 下载应该都调到了后台, 这个时间里, 执行其他异步的功能, 下载好了之后, 再调回来接着往下执行.

4-2-1.png

如果换一张 Python 自家解释 asyncio 的图(来源), 虽然稍微复杂一点, 但是就是和上图想要表达的是一个意思.

4-2-2.png

那么, 我们今天就来尝试使用 asyncio 来替换掉 multiprocessing 或者 threading, 看看效果如何.

Asyncio 库

Asyncio 库是 Python 的原装库, 但是是在 Python 3 的时候提出来的, Python 2 和 Python 3.3- 是没有的. 而且 Python 3.5 之后, 和 Python 3.4 前在语法上还是有些不同, 比如 awaityield 的使用, 下面的教程都是基于 Python 3.5+, 使用 Python3.4 的可能会执行有点问题. 调整一下就好.

在 3.5+ 版本中, asyncio 有两样语法非常重要, async, await. 弄懂了它们是如何协同工作的, 我们就完全能发挥出这个库的功能了. 剧透一下, 等会使用单线程爬网页的 asyncio 和之前多进程写的爬网页效果差不多, 而且当并行的进程数少的时候, asyncio 效果还会比多进程快.

基本用法

接着我们来举例介绍 asyncio, 像之前画的图那样, 我们要时刻记住, asyncio 不是多进程, 也不是多线程, 单单是一个线程, 但是是在 Python 的功能间切换着执行. 切换的点用 await 来标记, 能够异步的功能用 async 标记, 比如 async def function():. 首先我们看一下, 不使用 async 完成的一份代码, 然后我们将这份代码改成 async 版的. 这些代码我都会放在我的 github 中, 如果想一次性看全部, 请来这里.

# 不是异步的
import time


def job(t):
    print('Start job ', t)
    time.sleep(t)               # wait for "t" seconds
    print('Job ', t, ' takes ', t, ' s')


def main():
    [job(t) for t in range(1, 3)]


t1 = time.time()
main()
print("NO async total time : ", time.time() - t1)

"""
Start job  1
Job  1  takes  1  s
Start job  2
Job  2  takes  2  s
NO async total time :  3.008603096008301
"""

从上面可以看出, 我们的 job 是按顺序执行的, 必须执行完 job 1 才能开始执行 job 2, 而且 job 1 需要1秒的执行时间, 而 job 2 需要2秒. 所以总时间是 3 秒多. 而如果我们使用 asyncio 的形式, job 1 在等待 time.sleep(t) 结束的时候, 比如是等待一个网页的下载成功, 在这个地方是可以切换给 job 2, 让它开始执行.

import asyncio


async def job(t):                   # async 形式的功能
    print('Start job ', t)
    await asyncio.sleep(t)          # 等待 "t" 秒, 期间切换其他任务
    print('Job ', t, ' takes ', t, ' s')


async def main(loop):                       # async 形式的功能
    tasks = [
    loop.create_task(job(t)) for t in range(1, 3)
    ]                                       # 创建任务, 但是不执行
    await asyncio.wait(tasks)               # 执行并等待所有任务完成

t1 = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()             # 建立 loop
loop.run_until_complete(main(loop))         # 执行 loop
loop.close()                                # 关闭 loop
print("Async total time : ", time.time() - t1)

"""
Start job  1
Start job  2
Job  1  takes  1  s
Job  2  takes  2  s
Async total time :  2.001495838165283
"""

从结果可以看出, 我们没有等待 job 1 的结束才开始 job 2, 而是 job 1 触发了 await 的时候就切换到了 job 2 了. 这时, job 1job 2 同时在等待 await asyncio.sleep(t), 所以最终的程序完成时间, 取决于等待最长的 t, 也就是 2秒. 这和上面用普通形式的代码相比(3秒), 的确快了很多.

aiohttp

有了对 asyncio 的基本了解, 我们就来看怎么把它用在爬虫. 这个功能对于爬虫非常的理想, 原因很简单, 我们在等待一个网页下载的时候, 完全可以切换到其它代码, 事半功倍. 但是 asycio 自己还是没办法完成这项任务的, 我们还需要安装另一个牛逼的模块将 requests 模块代替成一个异步的 requests, 这个牛逼的模块叫作 aiohttp (官网在这). 下载安装特别简单. 直接在你的 terminal 或者 cmd 里面输入 pip3 install aiohttp.

接着我们来看看我们怎么用最一般的 requests 模块爬网页, 和我们怎么将 requests 替换成 aiohttp.

import requests

URL = 'https://mofanpy.com/'


def normal():
    for i in range(2):
        r = requests.get(URL)
        url = r.url
        print(url)

t1 = time.time()
normal()
print("Normal total time:", time.time()-t1)

"""
https://mofanpy.com/
https://mofanpy.com/
Normal total time: 0.3869960308074951
"""

用 requests 用久了以后, 这样的代码真是信手拈来. 很好, 我们打开 莫烦 Python 的首页两次只花了 0.38秒. 然后我们在用 aiohttp 来实现一样的功能. 结果 asyncio 的方式只用了 0.11秒! 大获全胜.

import aiohttp


async def job(session):
    response = await session.get(URL)       # 等待并切换
    return str(response.url)


async def main(loop):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:      # 官网推荐建立 Session 的形式
        tasks = [loop.create_task(job(session)) for _ in range(2)]
        finished, unfinished = await asyncio.wait(tasks)
        all_results = [r.result() for r in finished]    # 获取所有结果
        print(all_results)

t1 = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main(loop))
loop.close()
print("Async total time:", time.time() - t1)

"""
['https://mofanpy.com/', 'https://mofanpy.com/']
Async total time: 0.11447715759277344
"""

我们刚刚创建了一个 Session, 这是官网推荐的方式, 但是我觉得也可以直接用 request 形式, 细节请参考官方说明. 如果要获取网页返回的结果, 我们可以在 job() 中 return 个结果出来, 然后再在 finished, unfinished = await asyncio.wait(tasks) 收集完成的结果, 这里它会返回完成的和没完成的, 我们关心的都是完成的, 而且 await 也确实是等待都完成了才返回. 真正的结果被存放在了 result() 里面.

和多进程分布式爬虫对比

有了这些基础, 我们就可以来玩点高级的了, 之前我们用 multiprocessing 写过了一个简单的分布式爬虫, 现在我们就来拿过来 PK 一下 asyncio 的方法. 首先我们对比一下这次写的结构和上次写的简单分布式爬虫的区别. 分布式我们完全依赖的是 multiprocessing 这个模块. 不了解的可以快速过一遍这个教程. 使用 python 强大的并行处理运算来下载我们要处理的 urls, 然后解析网页也是一件耗时的事, 特别是网页量多的时候. 所以我们也将网页解析给并行了. 这样大大节省了下载和运算时间. 再看右边的这个 asyncio 的例子, 我们解析网页还是用的和 multiprocessing 那边一样的并行处理, 因为 asyncio 好像不支持解析网页的异步, 毕竟是计算密集型工序. 然后不一样的地方是, 我们在下载网页时, 不用 multiprocessing, 改用 asyncio, 用一个单线程的东西挑战多进程.

4-2-3.png

特别注意: 任何网站都是有一个服务器压力的, 如果你爬的过于频繁, 特别是使用多进程爬取或异步爬取, 一次性提交请求给服务器太多次, 这将可能会使得服务器瘫痪, 你可能再也看不到莫烦 Python 了. 所以为了安全起见, 我限制了爬取数量(restricted_crawl=True). 因为我测试使用的是内网 http://127.0.0.1:4000/ 所以不会有这种压力. 你在以后的爬网页中, 会经常遇到这样的爬取次数的限制 (甚至被封号). 我以前爬 github 时就被限制成一小时只能爬60页.

具体的代码可以在这里详细观看, 需要注意的是, 我使用的内网进行测试(外网的下载速度变动太大), 在下载网页的地方, 我使用 sleep(0.1) 的功能模拟了网页下载的延迟. 一共下载了我 莫烦 Python 的快400个网页. 因为代码表达的内容我已经用上图展示给大家了, 每一个代码都有50-60行, 我就不粘贴在这里了. 具体的结果, 我们可以总结一下.

Number of Process Multiprocessing Asyncio
2 25.5s 7.5s
4 15.4s 7.0s
8 11.5s 7.2s

我们发现, 如果 Pool(n) 里面的这个 n 越大, 多进程才能越快, 但是 asyncio 却不会特别受进程数的影响. 一个单线程的东西居然战胜了多进程. 可见异步 asyncio 下载网页的重要性.

上面介绍的还只是 asyncio 的一小部分功能, 如果想了解更多有关于 asyncio 的使用方法, 请看到 Python 的官方介绍.

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