aiohttp 异步爬虫实战

案例介绍

本次为我们要爬取一个数量相对大一点的网站，链接为：

https://spa5.scrape.center/

这是一个图书网站，整个网站包含数千本图书信息，网站数据是 JavaScript 渲染而得，数据可以通过 Ajax 接口获取，并且节后没有设置任何反爬措施和加密参数。另外，这个网站的数据量相对多一些适合使用异步爬取

目标：

使用 aiohttp 爬取全站图书数据

将数据通过异步方式保存到 MongoDB中

准备工作

开始前准备工作如下

安装好了 python 最低为 3.6

了解了 Ajax 爬取的一些基本原理和模拟方法

了解了异步爬虫的基本原理和 asyncio 库的基本用法

了解了 aiohttp 库的基本用法

安装并成功运行了 MongoDB 数据库，而且安装了异步爬虫库 motor

关于最后一条，要实现 MongoDB 异步存储，离不开异步实现的 MongoDB 存储库 motor,

pip install motor

页面分析

列表页的 Ajax 请求接口格式为 https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset={offset}.其中limit 的值为每一页包含多少本书； offset 的值为每一页的偏移量，计算公式为 offset = limit * (page-1), 如第 1 页的offset 值为0 第二页的 offset 值为 18 ，以此类推

在列表页 Ajax 接口返回的数据里，results 字段包含当前页里 18 本图书信息，其中每本书里都含有一 id 字段，这个 id 就是图书本身的 id 可以用来进一步请求详情页

详情页的 Ajax 接口格式为 https://spa5.scrape.center/api/book/{id}。其中 id 即为详情页对应的图书 id ，可以从来列表页 Ajax 接口的返回结果中获取此内容

实现思路

其实，一个完美的异步爬虫应该能够充分的利用资源进行全速爬取，其实思路就是维护一个动态变化的爬取队列，没产生一个新的 task ，就将其放入爬取队列中，，有专门的爬取消费者从此队列中获取 task 并执行，能做到最大并发量的前提下充分利用等待时间进行额外的爬取处理

但上面的实现思路整体比较繁琐，需要设计爬取队列，回调函数，消费者机制等等，需要实现的功能比较多。由于我们刚刚接触 aiohttp 的基本用法，本次也是主要了解 aiohttp 的实战应用，因此这里稍微将爬取案例网站的实现过程简化一下

我们将爬取逻辑拆分成两部分，第一部分为爬取列表页，第二部分为爬取详情页。因为异步的关键点在于并发执行，所以可以将爬取拆分成如下两个阶段

第一阶段是异步爬取所有列表页，我们可以将所有爬取列表页的任务集合在一起，并将其声明为有 task 组成的列表，进行异步爬取

第二阶段是拿到上一步列表页的所有内容解析，将所有图书的 id 信息组合成所有详情页爬取任务集合，并将其声明为 task 组成的列表，进行异步爬取，同时爬取结果也以异步方式存储到 MongoDB 里面

因为这两个阶段在拆分之后需要串行执行，所以可能无法达到协程的最佳调度方式和资源利用情况，但也差不了很多。这个实现思路比较简单清晰，代码实现起来也比较容易，能够为我们快速的了解 aiohttp 的基本用法

基本配置

首先配置一些基本变量，引入一些基本的库

import asyncio
import aiohttp
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')INDEX_URL = 'https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset={offset}'
DETALL_URL = 'https://spa5.scrape.center/api/book/{id}'
PAGE_SIZE = 18
PAGE_NUMBER = 100
CONCURRENCY = 5

这里我们导入了 asyncio , aiohttp , logging 这3个库，然后定义了 logging 的基本配置，接着定义了 URL ，爬取页码数量 PAGE_NUMBER , 并发量 CONCURRENCY 等信息

爬取列表页

第一阶段爬取列表页，先定义一个通用的爬取方法

async def scrape_api(url):async with semaphore:try:logging.info(f'Scraping {url}')async with session.get(url) as response:return await response.json()except aiohttp.ClientError:logging.error(f'Error occurred while scraping {url}', exc_info=True)

这里声明了一个信号量，用来控制最大并发量

接着定义了 scrape_api 方法，接收一个参数 url ，发方法首先使用 async with 语句引入信号量作为上下文，接着调用 session 的 get 方法请求这个 url ，然后返回响应的 JSON 格式的结果。另外这里还进行了异常处理，捕获了 ClientError , 如果出现错误，会输出异常信息

然后爬取列表页，实现代码如下：

async def scrape_index(page):url = INDEX_URL.format(offset=(page-1) * PAGE_SIZE)return await scrape_api(url)

这里定义了 scrape_index 方法用于爬取列表页，它接收一个参数 page 。随后构造了一个列表页的 URL ，将其传给 scrape_api 方法即可。这里注意，方法同样需要用 async 修饰，调用的 scrape_api方法前面要加 await ，因为 scrape_api 调用之后本身会返回一个协程对象，另外，由于 scrape_api 的返回结果就是 JSON 格式，因此这个结果已经我们想要爬取的信息，不需要在额外解析了

接着我们定义 main 方法将上面的方法串联起来使用

async def main():global sessionsession = aiohttp.ClientSession()scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page)) for page in range(1, PAGE_NUMBER + 1)]results = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)logging.info('results %s', json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2))if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())

这里首先声明了 session 对象，即最初声明的全局变量。这样的话就不需要在各个方法里都传递 session 了，实现起来比较简单

接着定义了 scrape_index_tasks ，这就是用于爬取列表页的所有 task 组成的列表。然后调用 asyncio 的 gather 方法，并将 task 列表传入其参数，将结果赋值为 results , 它是由所有 task 返回结果组成的列表

调用 main 方法，使用事件循环启动该 main 方法对应的协程即可

2024-07-26 07:09:05,854 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=0
2024-07-26 07:09:05,917 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=18
2024-07-26 07:09:05,918 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=36
2024-07-26 07:09:05,918 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=54
2024-07-26 07:09:05,918 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=72
2024-07-26 07:09:06,639 - root - INFO - Scraping https://spa5.scrape.center/api/book/?limit=18&offset=90
2024-07-26 07:09:33,811 - root - INFO - results [
{
"count": 9040,
"results": [
{
"id": "7952978",
"name": "Wonder",

可以看到，这里就开始异步爬取了，并发量是由我们控制的，目前为 5 ，当然，也可以进一步调高这个数字，在网站能够承受的情况下，爬取速度会进一步提升

最后 results 就是就是爬取所有列表得到的结果

爬取详情页

第二阶段就是爬取详情页，并保存数据。由于每个详情页分别对应一本书，每本书都需要一个 ID 作为唯一标识，而这个 ID 又正好存在 results 里面，所以下面我们需要将所有详情页的ID 获取出来

在 main 方法里增加 results 的解析代码

async def main():global sessionsession = aiohttp.ClientSession()scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page)) for page in range(1, PAGE_NUMBER + 1)]results = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)ids = []for result in results:if not result: continuefor item in result.get('results'):ids.append(item.get('id'))

这样 ids 就是所有书的 id 了，然后我们用所有的 id 构造所有详情页对应的 task ，进行异步爬取即可。

这里再定义两个方法，用于爬取详情页和保存数据

from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClientMONGO_CONNECTION_STRING = 'mongodb://localhost:27017/'
MONGO_DB_NAME = 'books'
MONGO_COLLECTION_NAME = 'books'client = AsyncIOMotorClient(MONGO_CONNECTION_STRING)
db = client[MONGO_DB_NAME]
collection = db[MONGO_COLLECTION_NAME]async def save_data(data):logging.info(f'Saving data to {data}')if data:return await collection.update_one({'id': data.get('id')},{'$set': data},upsert=True)async def scrape_datail(id):url = DETALL_URL.format(id=id)data = await scrape_api(url)await save_data((data))

这里定义了 scrape_datail 方法用于爬取详情页数据，并调用 save_data 方法保存数据。 save_data 方法可以将数据保存到 MongoDB 里面

这里我们用到支持异步的 MongoDB 存储库 motor 。 motor 的连接声明和 pymongo 是类似的，保存数据的调用方法也基本一致，不过整个换成了异步方法

接着在 main 方法里面增加对 scrape_detail 方法调用即可爬取详情页，实现如下

async def main():global sessionsession = aiohttp.ClientSession()scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_index(page)) for page in range(1, PAGE_NUMBER + 1)]results = await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)ids = []for result in results:if not result: continuefor item in result.get('results'):ids.append(item.get('id'))scrape_detail_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_datail(id)) for id in ids]await asyncio.wait(scrape_detail_tasks)await session.close()if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())

这里先声明了 scrape_detail_tasks ，这是由爬取详情页的 task 组成的列表，接着调用了 asyncio 的 wait 方法，并将声明的列表传其中，调用执行此方法即可获取详情页。当然这也可以使用 tather 方法，效果一样，只不过返回的结果略有差异，全部执行完毕后，调用 close 方法关闭session