在Python3中使用asyncio库进行快速数据抓取的教程
方法如此多样的原因在于，数据“抓取”实际上包括很多问题：你不需要使用相同的工具从成千上万的页面中抓取数据，同时使一些Web工作流自动化（例如填一些表单然后取回数据）。我喜欢DIY的原因在于其灵活性，但是却不适合用来做大量数据的抓取，因为需要请求同步，所以大量的请求意味着你不得不等待很长时间。
在本文中，我将会为你展示一个基于新的异步库（aiohttp）的请求的代替品。我使用它写了一些速度的确很快的小数据抓取器，下面我将会为你演示是如何做到的。
asyncio的基本概念
asyncio是在python3.4中被引进的异步IO库。你也可以通过python3.3的pypi来安装它。它相当的复杂，而且我不会介绍太多的细节。相反，我将会解释你需要知道些什么，以利用它来写异步的代码。
简而言之，有两件事情你需要知道：协同程序和事件循环。协同程序像是方法，但是它们可以在代码中的特定点暂停和继续。当在等待一个IO（比如一个HTTP请求），同时执行另一个请求的时候，可以用来暂停一个协同程序。我们使用关键字yield from来设定一个状态，表明我们需要一个协同程序的返回值。而事件循环则被用来安排协同程序的执行。
关于asyncio还有很多很多，但是以上是我们到目前为止需要知道的。可能你还有些不清楚，那么让我们来看一些代码吧。
aiohttp
aiohttp是一个利用asyncio的库，它的API看起来很像请求的API。到目前为止，相关文档还不健全。但是这里有一些非常有用的例子。我们将会演示它的基本用法。
首先，我们会定义一个协同程序用来获取页面，并打印出来。我们使用 asyncio.coroutine将一个方法装饰成一个协同程序。aiohttp.request是一个协同程序，所以它是一个可读方法，我们需要使用yield from来调用它们。除了这些，下面的代码看起来相当直观：
@asyncio.coroutine
def print_page(url):
response = yield from aiohttp.request('GET', url)
body = yield from response.read_and_close(decode=True)
print(body)
如你所见，我们可以使用yield from从另一个协同程序中调用一个协同程序。为了从同步代码中调用一个协同程序，我们需要一个事件循环。我们可以通过asyncio.get_event_loop()得到一个标准的事件循环，之后使用它的run_until_complete()方法来运行协同程序。所以，为了使之前的协同程序运行，我们只需要做下面的步骤：
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(print_page('http://example.com'))
一个有用的方法是asyncio.wait，通过它可以获取一个协同程序的列表，同时返回一个将它们全包括在内的单独的协同程序，所以我们可以这样写：
loop.run_until_complete(asyncio.wait([print_page('http://example.com/foo'),
print_page('http://example.com/bar')]))
另一个是asyncio.as_completed，通过它可以获取一个协同程序的列表，同时返回一个按完成顺序生成协同程序的迭代器，因此当你用它迭代时，会尽快得到每个可用的结果。
数据抓取
现在我们知道了如何做异步HTTP请求，因此我们可以来写一个数据抓取器了。我们仅仅还需要一些工具来读取html页面，我使用了beautifulsoup来做这个事情，其余的像 pyquery或lxml也可以实现。
在这个例子中，我们会写一个小数据抓取器来从海盗湾抓取一些linux distributions的torrent 链路（海盗湾（英语：The Pirate Bay，缩写：TPB）是一个专门存储、分类及搜索Bittorrent种子文件的网站，并自称“世界最大的BitTorrent tracker（BT种子服务器）”，提供的BT种子除了有*版权的收集外，也有不少被著作人声称拥有版权的音频、视频、应用软件与电子游戏等，为网络分享与下载的重要网站之一–译者注来自*）
首先，需要一个辅助协同程序来获取请求：
@asyncio.coroutine
def get(*args, **kwargs):
response = yield from aiohttp.request('GET', *args, **kwargs)
return (yield from response.read_and_close(decode=True))
解析部分。本文并非介绍beautifulsoup的，所以这部分我会简写：我们获取了这个页面的第一个磁链。
def first_magnet(page):
soup = bs4.BeautifulSoup(page)
a = soup.find('a', title='Download this torrent using magnet')
return a['href']
在这个协同程序中，url的结果通过种子的数量进行排序，所以排名第一的结果实际上是种子最多的：
@asyncio.coroutine
def print_magnet(query):
url = 'http://thepiratebay.se/search/{}/0/7/0'.format(query)
page = yield from get(url, compress=True)
magnet = first_magnet(page)
print('{}: {}'.format(query, magnet))
最后，用下面的代码来调用以上所有的方法。
distros = ['archlinux', 'ubuntu', 'debian'] loop = asyncio.get_event_loop() f = asyncio.wait([print_magnet(d) for d in distros]) loop.run_until_complete(f)
结论
好了，现在我们来到了这个部分。你有了一个异步工作的小抓取器。这意味着多个页面可以同时被下载，所以这个例子要比使用请求的相同代码快3倍。现在你应该可以用相同的方法写出你自己的抓取器了。
你可以在这里找到生成的代码，也包括一些额外的建议。
你一旦熟悉了这一切，我建议你看一看asyncio的文档和aiohttp的范例，这些都能告诉你 asyncio拥有怎样的潜力。
这种方法（事实上是所有手动的方法）的一个局限在于，没有一个独立的库可以用来处理表单。机械化的方法拥有很多辅助工具，这使得提交表单变得十分简单，但是如果你不使用它们，你将不得不自己去处理这些事情。这可能会导致一些bug的出现，所以同时我可能会写一个这样的库（不过目前为止无需为此担心）。
额外的建议：不要敲打服务器
同时做3个请求很酷，但是同时做5000个就不那么好玩了。如果你打算同时做太多的请求，链接有可能会断掉。你甚至有可能会被禁止链接网络。
为了避免这些，你可以使用semaphore。这是一个可以被用来限制同时工作的协同程序数量的同步工具。我们只需要在建立循环之前创建一个semaphore ，同时把我们希望允许的同时请求的数量作为参数传给它既可：
sem = asyncio.Semaphore(5)
然后，我们只需要将下面
page = yield from get(url, compress=True)
替换成被semaphore 保护的同样的东西。
with (yield from sem): page = yield from get(url, compress=True)
这就可以保证同时最多有5个请求会被处理。
额外建议：进度条
这个东东是免费的哦：tqdm是一个用来生成进度条的优秀的库。这个协同程序就像asyncio.wait一样工作，不过会显示一个代表完成度的进度条。
@asyncio.coroutine
def wait_with_progress(coros):
for f in tqdm.tqdm(asyncio.as_completed(coros), total=len(coros)):
yield from f
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