如果有多个URL等待我们爬取，我们通常是一次只能爬取一个，爬取效率低，异步爬虫可以提高爬取效率，可以一次多多个URL同时同时发起请求

异步爬虫方式：

一、多线程、多进程（不建议）：可以为爬取阻塞（多个URL等待爬取）单独开启线程或进程，多个爬取URL异步执行（不能开启无限多个）

二、线程池、进程池：可以降低系统对进程或者线程创建和消除的频率，从而降低系统的开销，池中进程或线程的数量是有上限的

一、单线程串行爬取

用时间延时模拟爬取每个网址的耗时时间

单线程爬取一次只能爬取一个，以下面为例，一次爬取一个，爬取4个需要8秒

import time
# 模拟爬取每个网址耗时
def get_page(url):
    time.sleep(2)
# 开始时间
start_time = time.time()
# URL
url_list = ['url1', 'url2', 'url3', 'url4']
for url in url_list:
    get_page(url)
# 结束时间
end_time = time.time()
# 输出总耗时
print(end_time-start_time)

二、多线程并行爬取

一次可以对多个URL同时进行爬取，以下面为例，开启4个进程，则可以对4个URL同时发起请求，总时间为2秒

import time
from multiprocessing.dummy import Pool
# 模拟爬取每个网址耗时
def get_page(url):
    time.sleep(2)
url_list = ['url1', 'url2', 'url3', 'url4']
# 开始时间
start_time = time.time()
# 实例化线程对象,4表示开启了4个进程
pool = Pool(4)
# 讲列表中url_list每一个列表元素传递给get_page进行处理
pool.map(get_page, url_list)
# 结束时间
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)

三、单线程+异步协程

event_loop：事件循环，相当于一个无限循环，可以把一些函数注册到这个循环上，当满足某些条件的时候，函数就会被循环执行

coroutine:协程对象，我们可以将协程对象注册到事件循环中，它会被事件循环调用。我们可以使用async关键字来定义一个方法，这个方法在调用时不会立即被执行，而是返回一个协程对象。

task:任务，它是对协程对象的进一步封装，包含了任务的各个状态。

future:代表将来执行或还没有执行的任务，实际上和 task没有本质区别。async定义一个协程。

await用来挂起阻塞方法的执行。

import asyncio
async def request(url):
    print('模拟请求')
# 调用async修饰的函数之后返回一个协程对象
c = request('url')
# 创建一个事件循环对象
loop = asyncio.new_event_loop()
# 将协程对象注册到loop中.然后启动loop
loop.run_until_complete(c)
print(c)
# 

 task的使用

import asyncio
async def request(url):
    print('模拟请求')
# 调用async修饰的函数之后返回一个协程对象
c = request('https://www.baidu.com')
# 创建一个事件循环对象
loop = asyncio.new_event_loop()
# 基于loop创建一个task对象
task = loop.create_task(c)
# 注册循环之前的输出
print(task)
loop.run_until_complete(task)
# 注册循环之后的输出
print(task)
''' 输出如下
>
模拟请求
 result=None>
'''

 future的使用

import asyncio
async def request(url):
    print('模拟请求')
# 调用async修饰的函数之后返回一个协程对象
c = request('https://www.baidu.com')
# 创建一个事件循环对象
loop = asyncio.new_event_loop()
# 基于loop创建一个task对象
task = asyncio.ensure_future(c, loop=loop)
print(task)
loop.run_until_complete(task)
print(task)
'''
>
模拟请求
 result=None>
'''

1、绑定回调

import asyncio
async def request(url):
    print('模拟请求')
    return url
def callback_func(task):
    # result返回的是任务对象中封装的携程对象对应函数的返回值，即上面返回的url
    print(task.result())
# async修饰的函数,调用之后返回的一个协程对象
c = request('url')
loop = asyncio.new_event_loop()
task = asyncio.ensure_future(c, loop=loop)
# 将回调函数绑定到任务对象中
task.add_done_callback(callback_func) # task
loop.run_until_complete(task)
'''
模拟请求
url
'''

2、多任务协成

在异步协成中，如果出现了同步模块相关的代码，那么就无法实现异步，如下面的time.sleep(2)，下面代码没起到异步作用，爬取三个网站需要6秒左右

import asyncio
import time
async def request(url):
    print('模拟请求')
    # 在异步协成中，如果出现了同步模块相关的代码，那么就无法实现异步
    time.sleep(2)
    return url
start = time.time()
urls = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
# 任务列表：存放多个任务对象
stasks = []
# 将任务对象列表注册到事件循环当中
loop = asyncio.new_event_loop()
for url in urls:
    c = request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c, loop=loop)
    stasks.append(task)
    
# 需要将任务列表封装到wait中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(stasks))
print(time.time() - start)
'''
模拟请求
模拟请求
模拟请求
6.002672433853149
'''

 这里就需要使用asyncio.sleep，当在asyncio中遇到阻塞操作必须进行手动挂起，使用await挂起，如下方法起到了异步左右，爬取三个URL只需要2秒左右

import asyncio
import time
async def request(url):
    print('模拟请求')
    # 当在asyncio中遇到阻塞操作必须进行手动挂起
    await asyncio.sleep(2)
    return url
start = time.time()
urls = ['aaa', 'bbb', 'ccc']
# 任务列表：存放多个任务对象
stasks = []
# 将任务对象列表注册到事件循环当中
loop = asyncio.new_event_loop()
for url in urls:
    c = request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c, loop=loop)
    stasks.append(task)
    
# 需要将任务列表封装到wait中
loop.run_until_complete(asyncio.wait(stasks))
print(time.time() - start)
'''
模拟请求
模拟请求
模拟请求
2.0162434577941895
'''

requests.get请求是基于同步的，那么就无法实现异步，耗时较长

async def request(url):
    # requests.get请求是基于同步的，那么就无法实现异步
    response = requests.get(url=url)

必须使用基于异步的网络请求模块进行请求发送

aiohttp:基于异步网络请求的模块

pip install aiohttp

import aiohttp
async def request(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:  # 返回session对象
        # 将get改为post为post请求
        # 参数：headers,params/data,proxy='http://ip:port
        async with await session.get(url) as response:   # 返回response对象
            # text()返回字符串形式的响应数据
        	# read()返回二进制形式的响应数据
        	# json()返回的是json对象
        	# 注意：在获取响应数据操作之前一定要使用await进行手动挂起
        	page_text = await response.text()