python爬虫如何处理异步请求

在Python中实现异步爬虫，通常使用`asyncio`库来管理异步任务，结合`aiohttp`库进行异步HTTP请求。以下是一个简单的异步爬虫示例，使用`asyncio`和`aiohttp`爬取网页内容并保存到MongoDB中：

 import asyncio import aiohttp from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient 连接MongoDB client = AsyncIOMotorClient（'mongodb://localhost:27017'） db = client['mydatabase'] collection = db['mycollection'] async def fetch（session, url）: async with session.get（url） as response: return await response.text（） async def save_to_db（url, content）: await collection.insert_one（{'url': url, 'content': content}） async def main（）: urls = [ 'https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 更多URL... ] async with aiohttp.ClientSession（） as session: tasks = [fetch（session, url） for url in urls] pages = await asyncio.gather（*tasks） for url, page in zip（urls, pages）: await save_to_db（url, page） 运行事件循环 asyncio.run（main（）） 

关键点解释：

异步HTTP请求：

使用`aiohttp.ClientSession（）.get（url）`发起异步HTTP请求。

并发执行：

使用`asyncio.gather`并发执行多个请求任务。

异步保存数据：

使用`motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient`将爬取到的数据异步保存到MongoDB中。

异步爬虫的优势：

高并发：能够充分利用系统资源，提高爬取效率。

低延迟：异步操作允许在等待I/O操作（如网络请求）完成时执行其他任务。

资源利用：相比于多线程或多进程，异步编程更高效地利用系统资源，避免过多的线程或进程创建和销毁。

注意事项：

错误处理：实际应用中应添加错误处理逻辑，以应对网络请求失败或数据存储错误等情况。

限速和合规性：遵守目标网站的爬虫政策，合理控制爬取频率，避免对服务器造成过大压力。

以上示例展示了如何使用Python的异步编程特性来构建一个简单的爬虫，实际应用中可以根据需求进行扩展和优化