requests模块 高级应用

requests模块 高级应用

HttpConnectinPool 问题解决

- HttpConnectinPool:
    - 原因:
        - 1.短时间内发起了高频的请求导致ip被禁
        - 2.http连接池中的连接资源被耗尽
    - 解决:
        - 1.使用代理
        - 2.headers中加入Conection:“close”

IP代理

- 代理:代理服务器,可以接受请求然后将其转发。
- 匿名度
    - 高匿:接收方,啥也不知道
    - 匿名:接收方知道你使用了代理,但是不知道你的真实ip
    - 透明:接收方知道你使用了代理并且知道你的真实ip
- 类型:
    - http
    - https
- 免费代理:
    - 全网代理IP 	www.goubanjia.com 
    - 快代理     	https://www.kuaidaili.com/
    - 西祠代理   	https://www.xicidaili.com/nn/
    - 代理精灵   	http://http.zhiliandaili.cn/

简单使用代理

- 代理服务器
  - 进行请求转发
  - 代理ip:port作用到get、post方法的proxies = {'http':'ip:port'}中
  - 代理池(列表)
  • 爬虫代码使用代理

import requests

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36'
}

url = 'https://www.baidu.com/s?wd=ip'
page_text = requests.get(url,headers=headers,proxies={'https':'36.111.140.6:8080'}).text
with open('ip.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)

  • 浏览器设置代理

代理池

  • 代理池的作用

解决短时间内频繁爬取统一网站导致IP封锁的情况,具体工作机制:从各大代理网站抓取免费IP,
去重后以有序集合的方式保存到Redis中,定时检测IP有效性、根据自己设定的分数规则进行优先级更改并删除分数为零
(无效)的IP 提供代理接口供爬虫工具使用.
  • 简单实现一个代理池

#代理池:列表
import random

#字典都是网上找的代理ip
proxy_list = [
    {'https':'121.231.94.44:8888'},
    {'https':'131.231.94.44:8888'},
    {'https':'141.231.94.44:8888'}
]
#指定url
url = 'https://www.baidu.com/s?wd=ip'

#proxies=random.choice(proxy_list) 使用代理池
page_text = requests.get(url,headers=headers,proxies=random.choice(proxy_list)).text

with open('ip.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)
  • 构建一个代理池

import random
import requests
from lxml import etree

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
    'Connection':"close"
}

#从代理精灵中提取代理ip
ip_url = 'http://t.11jsq.com/index.php/api/entry?method=proxyServer.generate_api_url&packid=1&fa=0&fetch_key=&groupid=0&qty=4&time=1&pro=&city=&port=1&format=html&ss=5&css=&dt=1&specialTxt=3&specialJson=&usertype=2'
page_text = requests.get(ip_url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
ip_list = tree.xpath('//body//text()')

#爬取西祠代理
url = 'https://www.xicidaili.com/nn/%d'
proxy_list_http = []
proxy_list_https = []
for page in range(1,20):
    new_url = format(url%page)
    ip_port = random.choice(ip_list)
    page_text = requests.get(new_url,headers=headers,proxies={'https':ip_port}).text
    tree = etree.HTML(page_text)
    #tbody不可以出现在xpath表达式中
    tr_list = tree.xpath('//*[@id="ip_list"]//tr')[1:]
    for tr in tr_list:
        ip = tr.xpath('./td[2]/text()')[0]
        port = tr.xpath('./td[3]/text()')[0]
        t_type = tr.xpath('./td[6]/text()')[0]
        ips = ip+':'+port
        if t_type == 'HTTP':
            dic = {
                t_type: ips
            }
            proxy_list_http.append(dic)
        else:
            dic = {
                t_type:ips
            }
            proxy_list_https.append(dic)
print(len(proxy_list_http),len(proxy_list_https))


#检测 (这里可以进行持久化储存)
for ip in proxy_list_http:
    response = requests.get('https://www/sogou.com',headers=headers,proxies={'https':ip})
    if response.status_code == '200':
        print('检测到了可用ip')

cookie的处理

手动处理:将cookie封装到headers中

自动处理:session对象。可以创建一个session对象,改对象可以像requests一样进行请求发送。
不同之处在于如果在使用session进行请求发送的过程中产生了cookie,则cookie会被自动存储在session对象中。

  • 爬取过程中遇到问题

import requests

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
}
url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=20349203&count=15&category=-1'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).json()
print(page_text)

#执行结果
{'error_description': '遇到错误,请刷新页面或者重新登录帐号后再试', 'error_uri': '/v4/statuses/public_timeline_by_category.json', 'error_data': None, 'error_code': '400016'} 

#分析发现,正常的浏览器请求携带有cookie数据
  • 解决办法手动添加cookie信息 (不推荐,因为有的网站cookie可能是变动的,这样就写死了)

#对雪球网中的新闻数据进行爬取https://xueqiu.com/
import requests

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
    'Cookie':'aliyungf_tc=AQAAAAl2aA+kKgkAtxdwe3JmsY226Y+n; acw_tc=2760822915681668126047128e605abf3a5518432dc7f074b2c9cb26d0aa94; xq_a_token=75661393f1556aa7f900df4dc91059df49b83145; xq_r_token=29fe5e93ec0b24974bdd382ffb61d026d8350d7d; u=121568166816578; device_id=24700f9f1986800ab4fcc880530dd0ed',
}

url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=20349203&count=15&category=-1'
page_text = requests.get(url=url,headers=headers).json()
print(page_text)

#执行结果
{'list': [{'id': 20349202, 'category': 0, 'data': '{"id":132614531,"title":"狼来了!今天,中囯电信行业打响第一枪!
流量费用要降价了!","description":"狼,终究来了! 刚刚传来大消息,中国工信部正式宣布:英国电信(BT)
获得了在中国全国性经营通信的牌照。 随后,英国电信也在第一时间证实这一消息!他们兴高采烈地表示:
取得牌照,意味着英国电信在中国迈出重要的一步! 是的,你没有看错:英国电信!这是英国最大的电信公司,
也是一家有着超过...","target":"/3583653389/132614531","reply_count":75,"retweet_count":7,"topic_title":"狼来了!
今天,中囯电信行业打响第一枪!流量费用要降价了!","topic_desc":"狼,终究来了! 刚刚传来大消息, 中国工信部正式宣布:英...}.....省略

  • 自动获取cookie(推荐,cookie是变化的也没问题)

import requests

#创建session对象
session = requests.Session()
headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
}
session.get('https://xueqiu.com',headers=headers)#会自动把请求中的cookie信息携带上
url = 'https://xueqiu.com/v4/statuses/public_timeline_by_category.json?since_id=-1&max_id=20349203&count=15&category=-1'
page_text = session.get(url=url,headers=headers).json()
print(page_text)

#执行结果
{'list': [{'id': 20349202, 'category': 0, 'data': '{"id":132614531,"title":"狼来了!今天,中囯电信行业打响第一枪!
流量费用要降价了!","description":"狼,终究来了! 刚刚传来大消息,中国工信部正式宣布:英国电信(BT)
获得了在中国全国性经营通信的牌照。 随后,英国电信也在第一时间证实这一消息!他们兴高采烈地表示:
取得牌照,意味着英国电信在中国迈出重要的一步! 是的,你没有看错:英国电信!这是英国最大的电信公司,
也是一家有着超过...","target":"/3583653389/132614531","reply_count":75,"retweet_count":7,"topic_title":"狼来了!
今天,中囯电信行业打响第一枪!流量费用要降价了!","topic_desc":"狼,终究来了! 刚刚传来大消息, 中国工信部正式宣布:英...}......省略
  • 添加cookie的方法

一般的情况使用requests.Session()方法就可以解决cookies问题,但是在途中添加cookie遇到了一些问题。

第一种:
session = requests.Session()
session.cookies['cookie'] = 'cookie-value'
功能:可以添加cookie,不会清除原cookie
缺点:不能设置path,domain等参数

第二种:
session = requests.Session()
session.cookies.set('cookie-name', 'cookie-value', path='/', domain='.abc.com')
功能:设置path、domain等参数。
缺点:清除原来的cookies

第三种:
session = requests.Session()
requests.utils.add_dict_to_cookiejar(session.cookies, cookie_dict)
功能:可以添加cookie,不会清除原cookie
缺点:不能设置path,domain等参数

第四种:(有问题待解决)
session = requests.Session()
c = requests.cookies.RequestsCookieJar()
c.set('cookie-name', 'cookie-value', path='/', domain='.abc.com')
session.cookies.update(c)
功能:既能添加cookies,还能添加path,domain等参数。

第五种:
session = requests.Session()
session.get(url='www.xxx.com')
headers = {
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,
    'Connection': 'keep-alive',
    'Host': 'www.airchina.com.cn',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/83.0.4103.116 Safari/537.36',
}
cookie_str = 'cookie1=xxxx1;cookie=xxxx2'
headers['Cookie'] = cookie_str
session.get(url = 'www.xxx2.com',headers=headers)
功能:session的cookie与headers的cookie都能生效,但是只有使用这个headers才行

页面中验证码识别

  • 解决办法

验证码的识别推荐平台
- 超级鹰:http://www.chaojiying.com/about.html (这里我们使用超级鹰)
	- 注册:(用户中心身份)
	- 登陆:
	- 创建一个软件:899370
	- 下载示例代码
- 云打码:http://www.yundama.com/
  • 实现过程

  • 识别网页验证码

#超级鹰代码
import requests
from hashlib import md5

class Chaojiying_Client(object):

    def __init__(self, username, password, soft_id):
        self.username = username
        password =  password.encode('utf8')
        self.password = md5(password).hexdigest()
        self.soft_id = soft_id
        self.base_params = {
            'user': self.username,
            'pass2': self.password,
            'softid': self.soft_id,
        }
        self.headers = {
            'Connection': 'Keep-Alive',
            'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',
        }

    def PostPic(self, im, codetype):
        """
        im: 图片字节
        codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html
        """
        params = {
            'codetype': codetype,
        }
        params.update(self.base_params)
        files = {'userfile': ('ccc.jpg', im)}
        r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=params, files=files, headers=self.headers)
        return r.json()

    def ReportError(self, im_id):
        """
        im_id:报错题目的图片ID
        """
        params = {
            'id': im_id,
        }
        params.update(self.base_params)
        r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php', data=params, headers=self.headers)
        return r.json()
    
#爬虫代码
#识别古诗文网中的验证码
from lxml import etree

#识别古诗文网中的验证码
def tranformImgData(imgPath,t_type):#调用超级鹰
    chaojiying = Chaojiying_Client('bobo3280948', 'bobo3284148', '899370')#超级鹰账户 密码 软件id
    im = open(imgPath, 'rb').read()
    return chaojiying.PostPic(im, t_type)['pic_str']

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
}

url = 'https://so.gushiwen.org/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx'
page_text = requests.get(url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
img_src = 'https://so.gushiwen.org'+tree.xpath('//*[@id="imgCode"]/@src')[0]
img_data = requests.get(img_src,headers=headers).content
with open('./code.jpg','wb') as fp:
    fp.write(img_data)
yzm = tranformImgData('./code.jpg',1004)#保存的验证码图片地址 验证码对应超级鹰的验证码类型对应号    
print(yzm)
#执行结果 成功解析验证码
d145
  • 模拟登录

import requests
from hashlib import md5

class Chaojiying_Client(object):

    def __init__(self, username, password, soft_id):
        self.username = username
        password =  password.encode('utf8')
        self.password = md5(password).hexdigest()
        self.soft_id = soft_id
        self.base_params = {
            'user': self.username,
            'pass2': self.password,
            'softid': self.soft_id,
        }
        self.headers = {
            'Connection': 'Keep-Alive',
            'User-Agent': 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 8.0; Windows NT 5.1; Trident/4.0)',
        }

    def PostPic(self, im, codetype):
        """
        im: 图片字节
        codetype: 题目类型 参考 http://www.chaojiying.com/price.html
        """
        params = {
            'codetype': codetype,
        }
        params.update(self.base_params)
        files = {'userfile': ('ccc.jpg', im)}
        r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/Processing.php', data=params, files=files, headers=self.headers)
        return r.json()

    def ReportError(self, im_id):
        """
        im_id:报错题目的图片ID
        """
        params = {
            'id': im_id,
        }
        params.update(self.base_params)
        r = requests.post('http://upload.chaojiying.net/Upload/ReportError.php', data=params, headers=self.headers)
        return r.json()
    
    
from lxml import etree


#识别古诗文网中的验证码
def tranformImgData(imgPath,t_type):#调用超级鹰
    chaojiying = Chaojiying_Client('bobo328410948', 'bobo328410948', '899370')
    im = open(imgPath, 'rb').read()
    return chaojiying.PostPic(im, t_type)['pic_str']

headers = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36',
}

#模拟登陆
s = requests.Session()
url = 'https://so.gushiwen.org/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx'
page_text = s.get(url,headers=headers).text
tree = etree.HTML(page_text)
img_src = 'https://so.gushiwen.org'+tree.xpath('//*[@id="imgCode"]/@src')[0]
img_data = s.get(img_src,headers=headers).content
with open('./code.jpg','wb') as fp:
    fp.write(img_data)
    
#动态获取变化的请求参数
__VIEWSTATE = tree.xpath('//*[@id="__VIEWSTATE"]/@value')[0]
__VIEWSTATEGENERATOR = tree.xpath('//*[@id="__VIEWSTATEGENERATOR"]/@value')[0]
    
code_text = tranformImgData('./code.jpg',1004)
login_url = 'https://so.gushiwen.org/user/login.aspx?from=http%3a%2f%2fso.gushiwen.org%2fuser%2fcollect.aspx'
data = {
    '__VIEWSTATE': __VIEWSTATE,
    '__VIEWSTATEGENERATOR': __VIEWSTATEGENERATOR,
    'from':'http://so.gushiwen.org/user/collect.aspx',
    'email': 'www.zhangbowudi@qq.com',
    'pwd': 'bobo328410948',
    'code': code_text,
    'denglu': '登录',
}
page_text = s.post(url=login_url,headers=headers,data=data).text
with open('login.html','w',encoding='utf-8') as fp:
    fp.write(page_text)
    
#动态变化的请求参数  通常情况下动态变化的请求参数都会被隐藏在前台页面源码中    

使用 multiprocessing.dummy Pool 线程池

  • 模拟请求

#未使用线程池(模拟请求)
import time
from time import sleep
start = time.time()
urls = [
    'www.1.com',
    'www.2.com',
    'www.3.com',
]
def get_request(url):
    print('正在访问:%s'%url)
    sleep(2)
    print('访问结束:%s'%url)
    
for url in urls:
    get_request(url)
print('总耗时:',time.time()-start)

#执行结果
正在访问:www.1.com
访问结束:www.1.com
正在访问:www.2.com
访问结束:www.2.com
正在访问:www.3.com
访问结束:www.3.com
总耗时: 6.000494718551636
    
#使用线程池 (模拟请求)
import time
from time import sleep
from multiprocessing.dummy import Pool

start = time.time()
urls = [
    'www.1.com',
    'www.2.com',
    'www.3.com',
]

def get_request(url):
    print('正在访问:%s' % url)
    sleep(2)
    print('访问结束:%s' % url)
    
pool = Pool(3)
pool.map(get_request, urls)
print('总耗时:', time.time() - start)

#执行结果
正在访问:www.1.com
正在访问:www.2.com
正在访问:www.3.com
访问结束:www.2.com
访问结束:www.3.com
访问结束:www.1.com
总耗时: 2.037109613418579
  • 简单使用Flask模拟server端 进行测试

#server
from flask import Flask
from time import sleep
app = Flask(__name__)
@app.route('/index')
def index():
    sleep(2)
    return 'hello'

if __name__ == '__main__':
    app.run()
    
#爬虫请求代码    
import time
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool
start = time.time()
urls = [
    'http://localhost:5000/index',
    'http://localhost:5000/index',
    'http://localhost:5000/index',
]
def get_request(url):
    page_text = requests.get(url).text
    print(page_text)

pool = Pool(3)
pool.map(get_request, urls)
print('总耗时:', time.time() - start)

#执行结果
hello
hello
hello
总耗时: 3.0322463512420654

单线程+多任务异步协程

- 协程
  - 在函数(特殊的函数)定义的时候,如果使用了async修饰的话,则改函数调用后会返回一个协程对象,并且函数内部的实现语句不会被立即执行
- 任务对象
  - 任务对象就是对协程对象的进一步封装。任务对象==高级的协程对象==特殊的函数
  - 任务对象时必须要注册到事件循环对象中
  - 给任务对象绑定回调:爬虫的数据解析中
- 事件循环
  - 当做是一个容器,容器中必须存放任务对象。
  - 当启动事件循环对象后,则事件循环对象会对其内部存储任务对象进行异步的执行。
- aiohttp:支持异步网络请求的模块
  • 简单了解 asyncio异步协程函数

import asyncio
def callback(task):#作为任务对象的回调函数
    print('i am callback and ',task.result())#task.result()接受特殊函数的返回值

async def test(): #特殊函数
    print('i am test()')
    return 'bobo'

c = test()#c为协程对象
#封装了一个任务对象
task = asyncio.ensure_future(c)
#绑定回调函数
task.add_done_callback(callback)
#创建一个事件循环的对象
loop = asyncio.get_event_loop()
#将任务对象注册到事件循环中
loop.run_until_complete(task)

#执行结果
i am test()
i am callback and  bobo
  • 协程+多任务(模拟请求)

import time
import asyncio

start = time.time()
# 在特殊函数内部的实现中不可以出现不支持异步的模块代码
async def get_request(url):
    await asyncio.sleep(2)
    print('访问成功:', url)


urls = [
    'www.1.com',
    'www.2.com'
]
tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
# 注意:挂起操作需要手动处理
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
print(time.time() - start)

#执行结果
访问成功: www.1.com
访问成功: www.2.com
2.002183198928833
  • 使用requests模块,发现并不能实现异步

#server端
from flask import Flask
from time import sleep
app = Flask(__name__)
@app.route('/index')
def index():
    sleep(2)
    return 'hello'
@app.route('/index1')
def index1():
    sleep(2)
    return 'hello1'
if __name__ == '__main__':
    app.run()
 
#爬虫代码
import requests
import time
import asyncio
s = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/index',
    'http://127.0.0.1:5000/home'
]
async def get_request(url):
    page_text = requests.get(url).text
    return page_text

tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print(time.time()-s)    

#执行结果 并未实现异步
4.021323204040527

#因为requests不支持异步,需要使用aiohttp
  • 使用aiohttp模块,实现了异步

#server端
from flask import Flask
from time import sleep
app = Flask(__name__)
@app.route('/index')
def index():
    sleep(2)
    return 'index'
@app.route('/home')
def index1():
    sleep(2)
    return 'home'
if __name__ == '__main__':
    app.run()
    
#爬虫代码   
import aiohttp
import time
import asyncio

s = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/index',
    'http://127.0.0.1:5000/home'
]


async def get_request(url):
    #每个with前要加async
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        #在阻塞操作前加await
        async with await s.get(url=url) as response:#get(url=url,headers,params,proxy)可用参数 
            page_text = await response.text()#要加括号,是方法
            print(page_text)
    return page_text


tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print(time.time() - s)

#执行结果
index
home
2.016155242919922
  • 示例二

########################test.html文件########################
<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <!-- 上述3个meta标签*必须*放在最前面,任何其他内容都*必须*跟随其后! -->
  <title>Bootstrap 101 Template</title>
  <!-- Bootstrap -->
  <link href="bootstrap-3.3.7-dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet">
</head>
<body>
<h1>你好,世界!</h1>
<ul>
  <li>i am hero!!!</li>
  <li>i am superMan!!!</li>
  <li>i am Spider!!!</li>
</ul>
</body>
</html>

########################server端########################
import time
from flask import Flask,render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/bobo')
def index_bobo():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')

@app.route('/jay')
def index_jay():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')

@app.route('/tom')
def index_tom():
    time.sleep(2)
    return render_template('test.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(threaded=True)
    
########################爬虫代码########################
import time
import aiohttp
import asyncio
from lxml import etree

start = time.time()
urls = [
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom',
    'http://127.0.0.1:5000/bobo',
    'http://127.0.0.1:5000/jay',
    'http://127.0.0.1:5000/tom'
]

# 特殊的函数:请求发送和响应数据的捕获
# 细节:在每一个with前加上async,在每一个阻塞操作的前边加上await
async def get_request(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as s:
        # s.get(url,headers,proxy="http://ip:port",params)
        async with await s.get(url) as response:
            page_text = await response.text()  # read()返回的是byte类型的数据
            return page_text

# 回调函数
def parse(task):
    page_text = task.result()
    tree = etree.HTML(page_text)
    parse_data = tree.xpath('//li/text()')
    print(parse_data)

tasks = []
for url in urls:
    c = get_request(url)
    task = asyncio.ensure_future(c)
    task.add_done_callback(parse)
    tasks.append(task)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

print(time.time() - start)

#执行结果 实现了异步
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
['i am hero!!!', 'i am superMan!!!', 'i am Spider!!!']
2.094982147216797
  • 总结

- 单线程+多任务异步协程
  - 协程
    - 如果一个函数的定义被asyic修饰后,则改函数调用后会返回一个协程对象。
  - 任务对象:
    - 就是对协程对象的进一步封装
  - 绑定回调
    - task.add_done_callback(func):func(task):task.result()
  - 事件循环对象
    - 事件循环对象是用来装载任务对象。该对象被启动后,则会异步的处理调用其内部装载的每一个任务对象。(将任务对象手动进行挂起操作)
  - aynic,await
  - 注意事项:在特殊函数内部不可以出现不支持异步模块的代码,否则会中断整个异步的效果!!!
- aiohttp支持异步请求的模块
作 者:郭楷丰
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自 勉:生活,需要追求;梦想,需要坚持;生命,需要珍惜;但人生的路上,更需要坚强。带着感恩的心启程,学会爱,爱父母,爱自己,爱朋友,爱他人。
posted @ 2019-09-18 08:31  郭楷丰  阅读(1006)  评论(0编辑  收藏  举报
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