一：前言

使用requests+BeautifulSoup或者xpath等網頁解析工具就可以爬取大部分的網頁 ，但是有時爬取的量很大時爬取的速度就讓人頭疼，今天我就使用三種方式來爬取豌豆莢的設計獎APP相關資訊並儲存到mongodb，從而對比速度讓我們更清楚的認識這些東西用處。

• 正常requests爬取

• requests + pool多程式爬取
• asynico + aiohttp非同步IO爬取

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二：執行環境

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

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三：例項分析

1.豌豆莢的設計獎首頁是http://www.wandoujia.com/award 點選下一頁之後就會發現網頁地址變成了http://www.wandoujia.com/award?page=x x就是當前的頁數。

2.然後來看看本次抓取的資訊分佈，我抓取的是每個設計獎的背景圖片，APP名稱，圖示，獲獎說明。進入瀏覽器開發者模式後即可查詢資訊位置。（使用Ctrl+Shift+C選擇目標快速到達程式碼位置，同時這個夸克瀏覽器也挺不錯的，簡潔流暢推薦大家安裝試試。）

3.資訊位置都找到了就可以使用BeautifulSoup來解析網頁選擇到這些資料，然後儲存到mongodb。

四：實戰程式碼

完整程式碼放在github中，github.com/rieuse/learnPython

共用部分是url的構造，一些headers，代理部分。前幾次爬蟲可以不用headers和代理，但是測試幾次後爬取的網站就可能給你封ip或者限速。我這裡就需要這些反ban方法，因為我測試幾次就唄網站限制了。
這裡為了反反爬蟲可以加入headers，User-Agent也是隨機選擇。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('成功插入一組資料' + str(content))
    print('一共用時：' + str(time.time() - start))


if __name__ == '__main__':
    method_1()

執行這部分的程式碼後執行時間

之後mongodb的資料庫中就有了這些資料。

方式二:使用Requests + Pool程式池爬取

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('成功插入一組資料' + str(content))


if __name__ == '__main__':
    start = time.time()
    pool = multiprocessing.Pool(4) # 使用4個程式
    pool.map(method_2, urls) # map函式就是把後面urls列表中的url分別傳遞給method_2()函式
    pool.close()
    pool.join()
    print('一共用時：' + str(time.time() - start))

執行這部分的程式碼後執行時間，確實比方法一快了一些

方式三:使用Asyncio + Aiohttp非同步IO爬取

使用這個方法需要對每個函式前面加async，表示成一個非同步函式，呼叫asyncio.get_event_loop建立執行緒，run_until_complete方法負責安排執行 tasks中的任務。

def method_3():
    async def get_url(url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:  # await關鍵字將暫停協程函式的執行，等待非同步IO返回結果。
            async with session.get(url) as html:
                response = await html.text(encoding="utf-8")  # await關鍵字將暫停協程函式的執行，等待非同步IO返回結果。
                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('成功插入一組資料' + 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()

執行這部分的程式碼後執行時間，又快了很多。

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五：總結

使用三種方法爬取資料儲存到mongodb，從這裡可以看出使用Asyncio + Aiohttp的方法最快，比普通只用requests的方法快很多，如果處理更多的任務的時候使用非同步IO是非常有效率的。備註：Python3.5，開始使用async和await關鍵字。

貼出我的github地址，我的爬蟲程式碼和學習的基礎部分都放進去了，有喜歡的朋友可以點選 start follw一起學習交流吧！**github.com/rieuse/learnPython **