摘要： 簡介 asyncio可以實現單線程并發IO操作，是Python中常用的異步處理模塊。關于asyncio模塊的介紹，筆者會在后續的文章中加以介紹，本文將會講述一個基于asyncio實現的HTTP框架——aiohttp，它可以幫助我們異步地實現HTTP請求，從而使得我們的程序效率大大提高。

簡介

asyncio可以實現單線程并發IO操作，是Python中常用的異步處理模塊。關于asyncio模塊的介紹，筆者會在后續的文章中加以介紹，本文將會講述一個基于asyncio實現的HTTP框架——aiohttp，它可以幫助我們異步地實現HTTP請求，從而使得我們的程序效率大大提高。

本文將會介紹aiohttp在爬蟲中的一個簡單應用。

在原來的項目中，我們是利用Python的爬蟲框架scrapy來爬取當當網圖書暢銷榜的圖書信息的。在本文中，筆者將會以兩種方式來制作爬蟲，比較同步爬蟲與異步爬蟲(利用aiohttp實現)的效率，展示aiohttp在爬蟲方面的優勢。

同步爬蟲

首先，我們先來看看用一般的方法實現的爬蟲，即同步方法，完整的Python代碼如下：

'''同步方式爬取當當暢銷書的圖書信息'''import timeimport requestsimport pandas as pdfrom bs4 import BeautifulSoup# table表格用于儲存書本信息table = []# 處理網頁def download(url):html = requests.get(url).text# 利用BeautifulSoup將獲取到的文本解析成HTMLsoup = BeautifulSoup(html, "lxml")# 獲取網頁中的暢銷書信息book_list = soup.find('ul', class_="bang_list clearfix bang_list_mode")('li')for book in book_list:info = book.find_all('div')# 獲取每本暢銷書的排名，名稱，評論數，作者，出版社rank = info[0].text[0:-1]name = info[2].textcomments = info[3].text.split('條')[0]author = info[4].textdate_and_publisher = info[5].text.split()publisher = date_and_publisher[1] if len(date_and_publisher) >= 2 else ''# 將每本暢銷書的上述信息加入到table中table.append([rank, name, comments, author, publisher])# 全部網頁urls = ['http://bang.dangdang.com/books/bestsellers/01.00.00.00.00.00-recent7-0-0-1-%d' % i for i in range(1, 26)]# 統計該爬蟲的消耗時間print('#' * 50)t1 = time.time() # 開始時間for url in urls:download(url)# 將table轉化為pandas中的DataFrame并保存為CSV格式的文件df = pd.DataFrame(table, columns=['rank', 'name', 'comments', 'author', 'publisher'])df.to_csv('E://douban/dangdang.csv', index=False)t2 = time.time() # 結束時間print('使用一般方法，總共耗時：%s' % (t2 - t1))print('#' * 50)

輸出結果如下：

##################################################
使用一般方法，總共耗時：23.522345542907715
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程序運行了23.5秒，爬取了500本書的信息，效率還是可以的。我們前往目錄中查看文件，如下：