【2022 年】Python3 爬虫教程 - aiohttp 的基本使用

在上一节中，我们介绍了异步爬虫的基本原理和 asyncio 的基本用法，并且在最后简单提及了使用 aiohttp 来实现网页爬取的过程。在本节中，我们来介绍一下 aiohttp 的常见用法。

1. 基本介绍

前面介绍的 asyncio 模块内部实现了对 TCP、UDP、SSL 协议的异步操作，但是对于 HTTP 请求来说，我们就需要用到 aiohttp 来实现了。

aiohttp 是一个基于 asyncio 的异步 HTTP 网络模块，它既提供了服务端，又提供了客户端。其中我们用服务端可以搭建一个支持异步处理的服务器，就是用来处理请求并返回响应的，类似于 Django、Flask、Tornado 等一些 Web 服务器。而客户端可以用来发起请求，类似于使用 requests 发起一个 HTTP 请求然后获得响应，但 requests 发起的是同步的网络请求，aiohttp 则是异步的。

本节中，我们主要了解一下 aiohttp 客户端部分的用法。

2. 基本实例

首先，我们来看一个基本的 aiohttp 请求案例，代码如下：

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import aiohttp

import asyncio

async def fetch(session, url):

async with session.get(url) as response:

return await response.text(), response.status

async def main():

async with aiohttp.ClientSession() as session:

html, status = await fetch(session, 'https://cuiqingcai.com')

print(f'html: {html[:100]}...')

print(f'status: {status}')

if __name__ == '__main__':

loop = asyncio.get_event_loop()

loop.run_until_complete(main())

这里我们使用 aiohttp 来爬取我的个人博客，获得了源码和响应状态码并输出出来，运行结果如下：

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html:

status: 200

这里网页源码过长，只截取输出了一部分。可以看到，这里我们成功获取了网页的源代码及响应状态码 200，也就完成了一次基本的 HTTP 请求，即我们成功使用 aiohttp 通过异步的方式来进行了网页爬取。当然，这个操作用之前讲的 requests 也可以做到。

可以看到，其请求方法的定义和之前有了明显的区别，主要有如下几点：

首先在导入库的时候，我们除了必须要引入 aiohttp 这个库之外，还必须要引入 asyncio 这个库。因为要实现异步爬取，需要启动协程，而协程则需要借助于 asyncio 里面的事件循环来执行。除了事件循环，asyncio 里面也提供了很多基础的异步操作。

异步爬取方法的定义和之前有所不同，在每个异步方法前面统一要加 async 来修饰。

with as 语句前面同样需要加 async 来修饰。在 Python 中，with as 语句用于声明一个上下文管理器，能够帮我们自动分配和释放资源。而在异步方法中，with as 前面加上 async 代表声明一个支持异步的上下文管理器。

对于一些返回 coroutine 的操作，前面需要加 await 来修饰。比如 response 调用 text 方法，查询 API 可以发现，其返回的是 coroutine 对象，那么前面就要加 await；而对于状态码来说，其返回值就是一个数值类型，那么前面就不需要加 await。所以，这里可以按照实际情况处理，参考官方文档说明，看看其对应的返回值是怎样的类型，然后决定加不加 await 就可以了。

最后，定义完爬取方法之后，实际上是 main 方法调用了 fetch 方法。要运行的话，必须要启用事件循环，而事件循环就需要使用 asyncio 库，然后使用 run_until_complete 方法来运行。

注意：在 Python 3.7 及以后的版本中，我们可以使用 asyncio.run(main()) 来代替最后的启动操作，不需要显示声明事件循环，run 方法内部会自动启动一个事件循环。但这里为了兼容更多的 Python 版本，依然还是显式声明了事件循环。

3. URL 参数设置

对于 URL 参数的设置，我们可以借助于 params 参数，传入一个字典即可，示例如下：

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import aiohttp

import asyncio

async def main():

params = {'name': 'germey', 'age': 25}

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.get('https://httpbin.org/get', params=params) as response:

print(await response.text())

if __name__ == '__main__':

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行结果如下：

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{

"args": {

"age": "25",

"name": "germey"

},

"headers": {

"Accept": "*/*",

"Accept-Encoding": "gzip, deflate",

"Host": "httpbin.org",

"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85eed2-d240ac90f4dddf40b4723ef0"

},

"origin": "17.20.255.122",

"url": "https://httpbin.org/get?name=germey&age=25"

}

这里可以看到，其实际请求的 URL 为 https://httpbin.org/get?name=germey&age=25，其 URL 请求参数就对应了 params 的内容。

4. 其他请求类型

另外，aiohttp 还支持其他请求类型，如 POST、PUT、DELETE 等，这和 requests 的使用方式有点类似，示例如下：

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session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data')

session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data')

session.delete('http://httpbin.org/delete')

session.head('http://httpbin.org/get')

session.options('http://httpbin.org/get')

session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data')

要使用这些方法，只需要把对应的方法和参数替换一下即可。

5. POST 请求

对于 POST 表单提交，其对应的请求头的 Content-Type 为 application/x-www-form-urlencoded，我们可以用如下方式来实现，代码示例如下：

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import aiohttp

import asyncio

async def main():

data = {'name': 'germey', 'age': 25}

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.post('https://httpbin.org/post', data=data) as response:

print(await response.text())

if __name__ == '__main__':

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行结果如下：

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{

"args": {},

"data": "",

"files": {},

"form": {

"age": "25",

"name": "germey"

},

"headers": {

"Accept": "*/*",

"Accept-Encoding": "gzip, deflate",

"Content-Length": "18",

"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",

"Host": "httpbin.org",

"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f0b2-9017ea603a68dc285e0552d0"

},

"json": null,

"origin": "17.20.255.58",

"url": "https://httpbin.org/post"

}

对于 POST JSON 数据提交，其对应的请求头的 Content-Type 为 application/json，我们只需要将 post 方法的 data 参数改成 json 即可，代码示例如下：

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async def main():

data = {'name': 'germey', 'age': 25}

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.post('https://httpbin.org/post', json=data) as response:

print(await response.text())

运行结果如下：

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{

"args": {},

"data": "{\"name\": \"germey\", \"age\": 25}",

"files": {},

"form": {},

"headers": {

"Accept": "*/*",

"Accept-Encoding": "gzip, deflate",

"Content-Length": "29",

"Content-Type": "application/json",

"Host": "httpbin.org",

"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f03e-c91c9a20c79b9780dbed7540"

},

"json": {

"age": 25,

"name": "germey"

},

"origin": "17.20.255.58",

"url": "https://httpbin.org/post"

}

可以发现，其实现也和 requests 非常像，不同的参数支持不同类型的请求内容。

6. 响应

对于响应来说，我们可以用如下方法分别获取响应的状态码、响应头、响应体、响应体二进制内容、响应体 JSON 结果，示例如下：

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import aiohttp

import asyncio

async def main():

data = {'name': 'germey', 'age': 25}

async with aiohttp.ClientSession() as session:

async with session.post('https://httpbin.org/post', data=data) as response:

print('status:', response.status)

print('headers:', response.headers)

print('body:', await response.text())

print('bytes:', await response.read())

print('json:', await response.json())

if __name__ == '__main__':

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

运行结果如下：

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status: 200

headers:

body: {

"args": {},

"data": "",

"files": {},

"form": {

"age": "25",

"name": "germey"

},

"headers": {

"Accept": "*/*",

"Accept-Encoding": "gzip, deflate",

"Content-Length": "18",

"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",

"Host": "httpbin.org",

"User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2",

"X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029"

},

"json": null,

"origin": "17.20.255.58",

"url": "https://httpbin.org/post"

}

bytes: b'{\n "args": {}, \n "data": "", \n "files": {}, \n "form": {\n "age": "25", \n "name": "germey"\n }, \n "headers": {\n "Accept": "*/*", \n "Accept-Encoding": "gzip, deflate", \n "Content-Length": "18", \n "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", \n "Host": "httpbin.org", \n "User-Agent": "Python/3.7 aiohttp/3.6.2", \n "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029"\n }, \n "json": null, \n "origin": "17.20.255.58", \n "url": "https://httpbin.org/post"\n}\n'

json: {'args': {}, 'data': '', 'files': {}, 'form': {'age': '25', 'name': 'germey'}, 'headers': {'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Content-Length': '18', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Host': 'httpbin.org', 'User-Agent': 'Python/3.7 aiohttp/3.6.2', 'X-Amzn-Trace-Id': 'Root=1-5e85f2f1-f55326ff5800b15886c8e029'}, 'json': None, 'origin': '17.20.255.58', 'url': 'https://httpbin.org/post'}

这里我们可以看到有些字段前面需要加 await，有的则不需要。其原则是，如果它返回的是一个 coroutine 对象（如 async 修饰的方法），那么前面就要加 await，具体可以看 aiohttp 的 API，其链接为：https://docs.aiohttp.org/en/stable/client_reference.html。

7. 超时设置

对于超时设置，我们可以借助 ClientTimeout 对象，比如这里要设置 1 秒的超时，可以这么实现：

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import aiohttp

import asyncio

async def main():

timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=1)

async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session:

async with session.get('https://httpbin.org/get') as response:

print('status:', response.status)

if __name__ == '__main__':

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

如果在 1 秒之内成功获取响应的话，运行结果如下：

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200

如果超时的话，会抛出 TimeoutError 异常，其类型为 asyncio.TimeoutError，我们再进行异常捕获即可。

另外，声明 ClientTimeout 对象时还有其他参数，如 connect、socket_connect 等，详细可以参考官方文档：https://docs.aiohttp.org/en/stable/client_quickstart.html#timeouts。

8. 并发限制

由于 aiohttp 可以支持非常大的并发，比如上万、十万、百万都是能做到的，但对于这么大的并发量，目标网站很可能在短时间内无法响应，而且很可能瞬时间将目标网站爬挂掉，所以我们需要控制一下爬取的并发量。

一般情况下，我们可以借助于 asyncio 的 Semaphore 来控制并发量，示例如下：

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import asyncio

import aiohttp

CONCURRENCY = 5

URL = 'https://www.baidu.com'

semaphore = asyncio.Semaphore(CONCURRENCY)

session = None

async def scrape_api():

async with semaphore:

print('scraping', URL)

async with session.get(URL) as response:

await asyncio.sleep(1)

return await response.text()

async def main():

global session

session = aiohttp.ClientSession()

scrape_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrape_api()) for _ in range(10000)]

await asyncio.gather(*scrape_index_tasks)

if __name__ == '__main__':

asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main())

这里我们声明了 CONCURRENCY（代表爬取的最大并发量）为 5，同时声明爬取的目标 URL 为百度。接着，我们借助于 Semaphore 创建了一个信号量对象，将其赋值为 semaphore，这样我们就可以用它来控制最大并发量了。怎么使用呢？这里我们把它直接放置在对应的爬取方法里面，使用 async with 语句将 semaphore 作为上下文对象即可。这样的话，信号量可以控制进入爬取的最大协程数量，即我们声明的 CONCURRENCY 的值。

在 main 方法里面，我们声明了 10000 个 task，将其传递给 gather 方法运行。倘若不加以限制，这 10000 个 task 会被同时执行，并发数量太大。但有了信号量的控制之后，同时运行的 task 的数量最大会被控制在 5 个，这样就能给 aiohttp 限制速度了。

9. 总结

本节我们了解了 aiohttp 的基本使用方法，更详细的内容还是推荐大家到官方文档查阅，详见 https://docs.aiohttp.org/。

本节代码：https://github.com/Python3WebSpider/AsyncTest。

JSON Python

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