在上一节中，我们介绍了异步爬虫的基本原理和 asyncio 的基本用法，并且在最后简单提及了使用 aiohttp 来实现网页爬取的过程。在本节中，我们来介绍一下 aiohttp 的常见用法。
1. 基本介绍
前面介绍的 asyncio 模块内部实现了对 TCP、UDP、SSL 协议的异步操作，但是对于 HTTP 请求来说，我们就需要用到 aiohttp 来实现了。
aiohttp 是一个基于 asyncio 的异步 HTTP 网络模块，它既提供了服务端，又提供了客户端。其中我们用服务端可以搭建一个支持异步处理的服务器，就是用来处理请求并返回响应的，类似于 Django、Flask、Tornado 等一些 Web 服务器。而客户端可以用来发起请求，类似于使用 requests 发起一个 HTTP 请求然后获得响应，但 requests 发起的是同步的网络请求，aiohttp 则是异步的。
本节中，我们主要了解一下 aiohttp 客户端部分的用法。
2. 基本实例
首先，我们来看一个基本的 aiohttp 请求案例，代码如下：
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import aiohttp
import asyncio
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text(), response.status
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html, status = await fetch(session, 'https://cuiqingcai.com')
print(f'html: {html[:100]}...')
print(f'status: {status}')
if __name__ == '__main__':
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
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这里我们使用 aiohttp 来爬取我的个人博客，获得了源码和响应状态码并输出出来，运行结果如下：
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html: <!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="baidu-tc-verification" content=...
status: 200
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这里网页源码过长，只截取输出了一部分。可以看到，这里我们成功获取了网页的源代码及响应状态码 200，也就完成了一次基本的 HTTP 请求，即我们成功使用 aiohttp 通过异步的方式来进行了网页爬取。当然，这个操作用之前讲的 requests 也可以做到。
可以看到，其请求方法的定义和之前有了明显的区别，主要有如下几点：
- 首先在导入库的时候，我们除了必须要引入 aiohttp 这个库之外，还必须要引入 asyncio 这个库。因为要实现异步爬取，需要启动协程，而协程则需要借助于 asyncio 里面的事件循环来执行。除了事件循环，asyncio 里面也提供了很多基础的异步操作。
- 异步爬取方法的定义和之前有所不同，在每个异步方法前面统一要加
async 来修饰。
with as 语句前面同样需要加 async 来修饰。在 Python 中，with as 语句用于声明一个上下文管理器，能够帮我们自动分配和释放资源。而在异步方法中，with as 前面加上 async 代表声明一个支持异步的上下文管理器。- 对于一些返回
coroutine 的操作，前面需要加 await 来修饰。比如 response 调用 text 方法，查询 API 可以发现，其返回的是 coroutine 对象，那么前面就要加 await；而对于状态码来说，其返回值就是一个数值类型，那么前面就不需要加 await。所以，这里可以按照实际情况处理，参考官方文档说明，看看其对应的返回值是怎样的类型，然后决定加不加 await 就可以了。
- 最后，定义完爬取方法之后，实际上是
main 方法调用了 fetch 方法。要运行的话，必须要启用事件循环，而事件循环就需要使用 asyncio 库，然后使用 run_until_complete 方法来运行。
注意：在 Python 3.7 及以后的版本中，我们可以使用 asyncio.run(main()) 来代替最后的启动操作，不需要显示声明事件循环，run 方法内部会自动启动一个事件循环。但这里为了兼容更多的 Python 版本，依然还是显式声明了事件循环。
3. URL 参数设置
对于 URL 参数的设置，我们可以借助于 params 参数，传入一个字典即可，示例如下：
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import aiohttp
import asyncio
async def main():
params = {'name': 'germey', 'age': 25}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get('https://httpbin.org/get', params=params) as response:
print(await response.text())
if __name__ == '__main__':
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
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运行结果如下：
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{
"args": {
"age": "25",
"name": "germey"
},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Host": "httpbin.org",
"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",
"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85eed2-d240ac90f4dddf40b4723ef0"
},
"origin": "17.20.255.122",
"url": "https://httpbin.org/get?name=germey&age=25"
}
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这里可以看到，其实际请求的 URL 为 https://httpbin.org/get?name=germey&age=25，其 URL 请求参数就对应了 params 的内容。
4. 其他请求类型
另外，aiohttp 还支持其他请求类型，如 POST、PUT、DELETE 等，这和 requests 的使用方式有点类似，示例如下：
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session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data')
session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data')
session.delete('http://httpbin.org/delete')
session.head('http://httpbin.org/get')
session.options('http://httpbin.org/get')
session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data')
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要使用这些方法，只需要把对应的方法和参数替换一下即可。
5. POST 请求
对于 POST 表单提交，其对应的请求头的 Content-Type 为 application/x-www-form-urlencoded，我们可以用如下方式来实现，代码示例如下：
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import aiohttp
import asyncio
async def main():
data = {'name': 'germey', 'age': 25}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post('https://httpbin.org/post', data=data) as response:
print(await response.text())
if __name__ == '__main__':
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
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运行结果如下：
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{
"args": {},
"data": "",
"files": {},
"form": {
"age": "25",
"name": "germey"
},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "18",
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
"Host": "httpbin.org",
"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",
"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f0b2-9017ea603a68dc285e0552d0"
},
"json": null,
"origin": "17.20.255.58",
"url": "https://httpbin.org/post"
}
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对于 POST JSON 数据提交，其对应的请求头的 Content-Type 为 application/json，我们只需要将 post 方法的 data 参数改成 json 即可，代码示例如下：
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async def main():
data = {'name': 'germey', 'age': 25}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post('https://httpbin.org/post', json=data) as response:
print(await response.text())
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运行结果如下：
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{
"args": {},
"data": "{\"name\": \"germey\", \"age\": 25}",
"files": {},
"form": {},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "29",
"Content-Type": "application/json",
"Host": "httpbin.org",
"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",
"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f03e-c91c9a20c79b9780dbed7540"
},
"json": {
"age": 25,
"name": "germey"
},
"origin": "17.20.255.58",
"url": "https://httpbin.org/post"
}
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可以发现，其实现也和 requests 非常像，不同的参数支持不同类型的请求内容。
6. 响应
对于响应来说，我们可以用如下方法分别获取响应的状态码、响应头、响应体、响应体二进制内容、响应体 JSON 结果，示例如下：
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import aiohttp
import asyncio
async def main():
data = {'name': 'germey', 'age': 25}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.post('https://httpbin.org/post', data=data) as response:
print('status:', response.status)
print('headers:', response.headers)
print('body:', await response.text())
print('bytes:', await response.read())
print('json:', await response.json())
if __name__ == '__main__':
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
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运行结果如下：
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status: 200
headers: <CIMultiDictProxy('Date': 'Thu, 02 Apr 2020 14:13:05 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '503', 'Connection': 'keep-alive', 'Server': 'gunicorn/19.9.0', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Credentials': 'true')>
body: {
"args": {},
"data": "",
"files": {},
"form": {
"age": "25",
"name": "germey"
},
"headers": {
"Accept": "*/*",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Content-Length": "18",
"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
"Host": "httpbin.org",
"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",
"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029"
},
"json": null,
"origin": "17.20.255.58",
"url": "https://httpbin.org/post"
}
bytes: b'{\n "args": {}, \n "data": "", \n "files": {}, \n "form": {\n "age": "25", \n "name": "germey"\n }, \n "headers": {\n "Accept": "*/*", \n "Accept-Encoding": "gzip, deflate", \n "Content-Length": "18", \n "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", \n "Host": "httpbin.org", \n "User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2", \n "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029"\n }, \n "json": null, \n "origin": "17.20.255.58", \n "url": "https://httpbin.org/post"\n}\n'
json: {'args': {}, 'data': '', 'files': {}, 'form': {'age': '25', 'name': 'germey'}, 'headers': {'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Content-Length': '18', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Host': 'httpbin.org', 'User-Agent': 'Python/3.7 aiohttp/3.6.2', 'X-Amzn-Trace-Id': 'Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029'}, 'json': None, 'origin': '17.20.255.58', 'url': 'https://httpbin.org/post'}
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这里我们可以看到有些字段前面需要加 await，有的则不需要。其原则是，如果它返回的是一个 coroutine 对象（如 async 修饰的方法），那么前面就要加 await，具体可以看 aiohttp 的 API，其链接为：https://docs.aiohttp.org/en/stable/client_reference.html。
7. 超时设置
对于超时设置，我们可以借助 ClientTimeout 对象，比如这里要设置 1 秒的超时，可以这么实现：
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import aiohttp
import asyncio
async def main():
timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=1)
async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:
async with session.get('https://httpbin.org/get') as response:
print('status:', response.status)
if __name__ == '__main__':
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
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如果在 1 秒之内成功获取响应的话，运行结果如下：
如果超时的话，会抛出 TimeoutError 异常，其类型为 asyncio.TimeoutError，我们再进行异常捕获即可。
另外，声明 ClientTimeout 对象时还有其他参数，如 connect、socket_connect 等，详细可以参考官方文档：https://docs.aiohttp.org/en/stable/client_quickstart.html#timeouts。
8. 并发限制
由于 aiohttp 可以支持非常大的并发，比如上万、十万、百万都是能做到的，但对于这么大的并发量，目标网站很可能在短时间内无法响应，而且很可能瞬时间将目标网站爬挂掉，所以我们需要控制一下爬取的并发量。
一般情况下，我们可以借助于 asyncio 的 Semaphore 来控制并发量，示例如下：
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import asyncio
import aiohttp
CONCURRENCY = 5
URL = 'https://www.baidu.com'
semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)
session = None
async def scrape_api():
async with semaphore:
print('scraping', URL)
async with session.get(URL) as response:
await asyncio.sleep(1)
return await response.text()
async def main():
global session
session = aiohttp.ClientSession()
scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_api()) for _ in range(10000)]
await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)
if __name__ == '__main__':
asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())
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这里我们声明了 CONCURRENCY（代表爬取的最大并发量）为 5，同时声明爬取的目标 URL 为百度。接着，我们借助于 Semaphore 创建了一个信号量对象，将其赋值为 semaphore，这样我们就可以用它来控制最大并发量了。怎么使用呢？这里我们把它直接放置在对应的爬取方法里面，使用 async with 语句将 semaphore 作为上下文对象即可。这样的话，信号量可以控制进入爬取的最大协程数量，即我们声明的 CONCURRENCY 的值。
在 main 方法里面，我们声明了 10000 个 task，将其传递给 gather 方法运行。倘若不加以限制，这 10000 个 task 会被同时执行，并发数量太大。但有了信号量的控制之后，同时运行的 task 的数量最大会被控制在 5 个，这样就能给 aiohttp 限制速度了。
9. 总结
本节我们了解了 aiohttp 的基本使用方法，更详细的内容还是推荐大家到官方文档查阅，详见 https://docs.aiohttp.org/。
本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/AsyncTest。
文章来源: cuiqingcai.com，作者：崔庆才，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：cuiqingcai.com/202272.html
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