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Python异步编程实战：用asyncio实现高效爬虫 | 技术解析

文章小助手 python

2025-07-09 0 212

Python异步编程实战：用asyncio实现高效爬虫

一、异步编程的核心优势

在I/O密集型任务中，传统同步代码会因等待网络响应而阻塞线程执行。通过asyncio模块，我们可以用单线程实现并发执行，典型场景下性能可提升5-10倍。

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

二、关键组件深度解析

1. 事件循环(Event Loop)

作为异步程序的核心引擎，负责调度协程的执行。推荐使用asyncio.run()作为入口点：

2. 协程(Coroutine)

通过async/await语法声明，注意区分三种可等待对象：

原生协程函数（async def）
asyncio.Task对象
asyncio.Future对象

三、实战：异步爬虫开发

下面实现一个获取豆瓣电影Top250的完整示例：

import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup

async def parse_page(content):
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    return [item.text for item in soup.select('.title')]

async def main():
    tasks = []
    for i in range(0, 250, 25):
        url = f"https://movie.douban.com/top250?start={i}"
        tasks.append(fetch_and_parse(url))
    
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    for titles in results:
        print(titles)

asyncio.run(main())

关键优化点：