asyncio是从pytohn3.4开始添加到标准库中的一个强大的异步并发库,可以很好地解决python中高并发的问题,入门学习可以参考官方文档

并发访问能极大的提高爬虫的性能,但是requests访问网页是阻塞的,无法并发,所以我们需要一个更牛逼的库 aiohttp ,它的用法与requests相似,可以看成是异步版的requests,下面通过实战爬取猫眼电影专业版来熟悉它们的使用:

1. 分析

分析网页源代码发现猫眼专业版是一个动态网页,其中的数据都是后台传送的,打开F12调试工具,再刷新网页选择XHR后发现第一条就是后台发来的电影数据,由此得到接口 https://box.maoyan.com/promovie/api/box/second.json?beginDate=日期

 
在这里插入图片描述

2. 异步爬取

创建20个任务来并发爬取20天的电影信息并写入csv文件,同时计算一下耗费的时间

import asyncio
from aiohttp import ClientSession
import aiohttp
import time
import csv
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} # 协程函数,完成一个无阻塞的任务
async def get_one_page(url): try:
conn = aiohttp.TCPConnector(verify_ssl=False) # 防止ssl报错
async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as session: # 创建session async with session.get(url, headers=headers) as r:
# 返回解析为字典的电影数据
return await r.json()
except Exception as e:
print('请求异常: ' + str(e))
return {} # 解析函数,提取每一条内容并写入csv文件
def parse_one_page(movie_dict, writer):
try:
movie_list = movie_dict['data']['list']
for movie in movie_list:
movie_name = movie['movieName']
release = movie['releaseInfo']
sum_box = movie['sumBoxInfo']
box_info = movie['boxInfo']
box_rate = movie['boxRate']
show_info = movie['showInfo']
show_rate = movie['showRate']
avg_show_view = movie['avgShowView']
avg_seat_view = movie['avgSeatView']
writer.writerow([movie_name, release, sum_box, box_info, box_rate,
show_info, show_rate, avg_show_view, avg_seat_view])
return('写入成功')
except Exception as e:
return('解析异常: ' + str(e)) # 并发爬取
async def main(): # 待访问的20个URL链接
urls = ['https://box.maoyan.com/promovie/api/box/second.json?beginDate=201904{}{}'.format(i, j) for i in range(1, 3) for j in range(10)]
# 任务列表
tasks = [get_one_page(url) for url in urls]
# 并发执行并保存每一个任务的返回结果
results = await asyncio.gather(*tasks) # 处理每一个结果
with open('pro_info.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
for result in results:
print(parse_one_page(result, writer)) if __name__ == "__main__": start = time.time() # asyncio.run(main())
# python3.7之前的写法
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())
loop.close() print(time.time()-start)

  

 

3. 对比同步爬取

import requests
import csv
import time headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) '
'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
'Chrome/67.0.3396.99 Safari/537.36'} def get_one_page(url): try:
r = requests.get(url, headers=headers)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
return r.json()
except Exception as e:
print('请求异常: ' + e)
return {} def parse_one_page(movie_dict, writer):
try:
movie_list = movie_dict['data']['list']
for movie in movie_list:
movie_name = movie['movieName']
release = movie['releaseInfo']
sum_box = movie['sumBoxInfo']
box_info = movie['boxInfo']
box_rate = movie['boxRate']
show_info = movie['showInfo']
show_rate = movie['showRate']
avg_show_view = movie['avgShowView']
avg_seat_view = movie['avgSeatView']
writer.writerow([movie_name, release, sum_box, box_info, box_rate,
show_info, show_rate, avg_show_view, avg_seat_view])
print('写入成功')
except Exception as e:
print('解析异常: ' + e) def main(): # 待访问的20个URL链接
urls = ['https://box.maoyan.com/promovie/api/box/second.json?beginDate=201903{}{}'.format(i, j) for i in range(1, 3) for j in range(10)]
with open('out/pro_info.csv', 'w') as f:
writer = csv.writer(f)
for url in urls:
# 逐一处理
movie_dict = get_one_page(url)
parse_one_page(movie_dict, writer) if __name__ == '__main__':
a = time.time()
main()
print(time.time() - a)
 
在这里插入图片描述

可以看到使用asyncio+aiohttp的异步爬取方式要比简单的requests同步爬取快上不少,尤其是爬取大量网页的时候,这种差距会非常明显。

Python使用asyncio+aiohttp异步爬取猫眼电影专业版的更多相关文章

  1. python学习(23)requests库爬取猫眼电影排行信息

    本文介绍如何结合前面讲解的基本知识,采用requests,正则表达式,cookies结合起来,做一次实战,抓取猫眼电影排名信息. 用requests写一个基本的爬虫 排行信息大致如下图 网址链接为ht ...

  2. python实战项目 — 使用bs4 爬取猫眼电影热榜(存入本地txt、以及存储数据库列表)

    案例一: 重点: 1. 使用bs4 爬取 2. 数据写入本地 txt from bs4 import BeautifulSoup import requests url = "http:// ...

  3. 爬虫系列(1)-----python爬取猫眼电影top100榜

    对于Python初学者来说,爬虫技能是应该是最好入门,也是最能够有让自己有成就感的,今天在整理代码时,整理了一下之前自己学习爬虫的一些代码,今天先上一个简单的例子,手把手教你入门Python爬虫,爬取 ...

  4. python 爬取猫眼电影top100数据

    最近有爬虫相关的需求,所以上B站找了个视频(链接在文末)看了一下,做了一个小程序出来,大体上没有修改,只是在最后的存储上,由txt换成了excel. 简要需求:爬虫爬取 猫眼电影TOP100榜单 数据 ...

  5. Python 爬取猫眼电影最受期待榜

     主要爬取猫眼电影最受期待榜的电影排名.图片链接.名称.主演.上映时间. 思路:1.定义一个获取网页源代码的函数: 2.定义一个解析网页源代码的函数: 3.定义一个将解析的数据保存为本地文件的函数: ...

  6. python应用-爬取猫眼电影top100

    import requests import re import json import time from requests.exceptions import RequestException d ...

  7. PYTHON 爬虫笔记八:利用Requests+正则表达式爬取猫眼电影top100(实战项目一)

    利用Requests+正则表达式爬取猫眼电影top100 目标站点分析 流程框架 爬虫实战 使用requests库获取top100首页: import requests def get_one_pag ...

  8. 50 行代码教你爬取猫眼电影 TOP100 榜所有信息

    对于Python初学者来说,爬虫技能是应该是最好入门,也是最能够有让自己有成就感的,今天,恋习Python的手把手系列,手把手教你入门Python爬虫,爬取猫眼电影TOP100榜信息,将涉及到基础爬虫 ...

  9. 40行代码爬取猫眼电影TOP100榜所有信息

    主要内容: 一.基础爬虫框架的三大模块 二.完整代码解析及效果展示 1️⃣  基础爬虫框架的三大模块 1.HTML下载器:利用requests模块下载HTML网页. 2.HTML解析器:利用re正则表 ...

随机推荐

  1. Jquery使用ajax参数详解

    记录一下  Jquery使用ajax(post.get及参数详解) 1.get: $.ajax({ type: "GET", url: baseUrl + "Showco ...

  2. 模板引擎doT.js

    作为一名前端攻城师,经常会遇到从后台ajax拉取数据再显示在页面的情境,一开始我们都是从后台拉取再用字符串拼接的方式去更达到数据显示在页面! <!-- 显示区域 --> <div i ...

  3. 洛谷 P1807 最长路_NOI导刊2010提高(07)

    最长路 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <queue> ...

  4. Android 设置资源字体,屏幕截图

    字体设置 将下载的资源字体放在assets中, 引用设置 edit..setTypeface(Typeface.createFromAsset(getAssets(), "字体名.ttf&q ...

  5. macOS Sierra 最新系统找回允许任何软件安装

    终端输入就可以了 安装macOS Sierra后,会发现系统偏好设置的“安全与隐私”中默认已经去除了允许“任何来源”App的选项,无法运行一些第三方应用. 如果需要恢复允许“任何来源”的选项,即关闭G ...

  6. eclipse3.4+对的处理插件(附SVN插件安装实例)

    Eclipse 3.4以前安装插件无非有两种方式, 直接copy插件到features/plugins目录或者在links目录下创建链接文件. Eclipse 3.4又推出另一种新的安装途径, 更加灵 ...

  7. 一步一步教你玩转.NET Framework的配置文件app.config

    转自https://www.cnblogs.com/tonnie/archive/2010/12/17/appconfig.html 在一般的项目中,为了使你的代码更加灵活,更方便调整,减少不必要的h ...

  8. python爬虫之路——初识基本页面构造原理

    通过chrome浏览器的使用简单介绍网页构成 360浏览器使用右键审查元素,Chrome浏览器使用右键检查,都可查看网页代码. 网页代码有两部分:HTML文件和CSS样式.其中有<script& ...

  9. python基础教程总结15——7 自定义电子公告板

    1. Python进行SQLite数据库操作 简单的介绍 SQLite数据库是一款非常小巧的嵌入式开源数据库软件,也就是说没有独立的维护进程,所有的维护都来自于程序本身.它是遵守ACID的关联式数据库 ...

  10. C、C++、C#中struct的简单比较

    比较这三者是因为C.C++.C#这三者存在着一定的血缘关系,而他们三者都有的struct却有很大的不同. 功能 C中的struct是最简单的.只能有成员变量而不能有成员函数. C++和C#中都支持,而 ...