一：前言

使用requests+BeautifulSoup或者xpath等网页解析工具就可以爬取大部分的网页 ，但是有时爬取的量很大时爬取的速度就让人头疼，今天我就使用三种方式来爬取豌豆荚的设计奖APP相关信息并保存到mongodb，从而对比速度让我们更清楚的认识这些东西用处。

• 正常requests爬取

• requests + pool多进程爬取
• asynico + aiohttp异步IO爬取

二：运行环境

• IDE：Pycharm 2017
• Python 3.6
• aiohttp 2.1.0
• asyncio 3.4.3
• pymongo 3.4.0

三：实例分析

1.豌豆荚的设计奖首页是http://www.wandoujia.com/award 点击下一页之后就会发现网页地址变成了http://www.wandoujia.com/award?page=x x就是当前的页数。

夸克浏览器

四：实战代码

完整代码放在github中，github.com/rieuse/learnPython

共用部分是url的构造，一些headers，代理部分。前几次爬虫可以不用headers和代理，但是测试几次后爬取的网站就可能给你封ip或者限速。我这里就需要这些反ban方法，因为我测试几次就呗网站限制了。
这里为了反反爬虫可以加入headers，User-Agent也是随机选择。再配合代理ip就很棒了。

# 共用部分
clients = pymongo.MongoClient('localhost')
db = clients["wandoujia"]
col = db["info"]

urls = ['http://www.wandoujia.com/award?page={}'.format(num) for num in range(1, 46)]
UA_LIST = [
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_0) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1063.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1062.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.1 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2) AppleWebKit/536.3 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1061.0 Safari/536.3",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24"
]
headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch',
    'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,en;q=0.6',
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host': 'www.wandoujia.com',
    'User-Agent': random.choice(UA_LIST)
}

proxies = {
    'http': 'http://123.206.6.17:3128',
    'https': 'http://123.206.6.17:3128'
}

方式一:正常requests爬取

def method_1():
    start = time.time()
    for url in urls:
        html = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies).text
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        title = soup.find_all(class_='title')
        app_title = soup.find_all(class_='app-title')
        item_cover = soup.find_all(class_='item-cover')
        icon_cover = soup.select('div.list-wrap > ul > li > div.icon > img')
        for title_i, app_title_i, item_cover_i, icon_cover_i in zip(title, app_title, item_cover, icon_cover):
            content = {
                'title': title_i.get_text(),
                'app_title': app_title_i.get_text(),
                'item_cover': item_cover_i['data-original'],
                'icon_cover': icon_cover_i['data-original']
            }
            col.insert(content)
            print('成功插入一组数据' + str(content))
    print('一共用时：' + str(time.time() - start))


if __name__ == '__main__':
    method_1()

执行这部分的代码后运行时间

方法一时间

之后mongodb的数据库中就有了这些数据。

mongodb数据

方式二:使用Requests + Pool进程池爬取

def method_2(url):
    html = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    title = soup.find_all(class_='title')
    app_title = soup.find_all(class_='app-title')
    item_cover = soup.find_all(class_='item-cover')
    icon_cover = soup.select('div.list-wrap > ul > li > div.icon > img')
    for title_i, app_title_i, item_cover_i, icon_cover_i in zip(title, app_title, item_cover, icon_cover):
        content = {
            'title': title_i.get_text(),
            'app_title': app_title_i.get_text(),
            'item_cover': item_cover_i['data-original'],
            'icon_cover': icon_cover_i['data-original']
        }
        # time.sleep(1)
        col.insert(content)
        print('成功插入一组数据' + str(content))


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = multiprocessing.Pool(4) # 使用4个进程
    pool.map(method_2, urls) # map函数就是把后面urls列表中的url分别传递给method_2()函数
    pool.close()
    pool.join()
    print('一共用时：' + str(time.time() - start))

执行这部分的代码后运行时间，确实比方法一快了一些

方法二时间

方式三:使用Asyncio + Aiohttp异步IO爬取

使用这个方法需要对每个函数前面加async，表示成一个异步函数，调用asyncio.get_event_loop创建线程，run_until_complete方法负责安排执行 tasks中的任务。

def method_3():
    async def get_url(url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:  # await关键字将暂停协程函数的执行，等待异步IO返回结果。
            async with session.get(url) as html:
                response = await html.text(encoding="utf-8")  # await关键字将暂停协程函数的执行，等待异步IO返回结果。
                return response

    async def parser(url):
        html = await get_url(url)
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        title = soup.find_all(class_='title')
        app_title = soup.find_all(class_='app-title')
        item_cover = soup.find_all(class_='item-cover')
        icon_cover = soup.select('div.list-wrap > ul > li > div.icon > img')
        for title_i, app_title_i, item_cover_i, icon_cover_i in zip(title, app_title, item_cover, icon_cover):
            content = {
                'title': title_i.get_text(),
                'app_title': app_title_i.get_text(),
                'item_cover': item_cover_i['data-original'],
                'icon_cover': icon_cover_i['data-original']
            }
            col.insert(content)
            print('成功插入一组数据' + str(content))

    start = time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    tasks = [parser(url) for url in urls]
    loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    print(time.time() - start)

if __name__ == '__main__':
    method_3()

执行这部分的代码后运行时间，又快了很多。

方法三时间

五：总结

使用三种方法爬取数据保存到mongodb，从这里可以看出使用Asyncio + Aiohttp的方法最快，比普通只用requests的方法快很多，如果处理更多的任务的时候使用异步IO是非常有效率的。备注：Python3.5，开始使用async和await关键字。

贴出我的github地址，我的爬虫代码和学习的基础部分都放进去了，有喜欢的朋友可以点击 start follw一起学习交流吧！**github.com/rieuse/learnPython **

加油！