使用协程快速获得一个代理池
使用协程快速获得一个代理池
使用协程快速获得一个代理池
前言
在执行 I/O 密集型任务的时候，程序会因为等待 I/O 而阻塞。比如我们使用 requests 库来进行网络爬虫请求的话，如果网站响应速度过慢，程序会一直等待网站响应，*终导致其爬取效率十分低下。本文以爬取 IP 代理池为例，演示 Python 中如何利用异步协程来加速网络爬虫。
协程
协程（Coroutine），又称微线程，纤程，协程是一种用户态的轻量级线程。
协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存，在调度回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈。因此协程能保留上一次调用时的状态，即所有局部状态的一个特定组合。
协程本质上是个单进程，协程相对于多进程来说，无需进程间上下文切换的开销，无需原子操作锁定及同步的开销，编程模型也非常简单。
我们可以使用协程来实现异步操作，比如在网络爬虫场景下，在发出一个请求之后，需要等待一定的时间才能得到响应。其实在这个等待过程中，程序可以干许多其他的事情，等到响应返回之后再切换回来继续处理，这样可以充分利用 CPU 和其他资源，这就是异步协程的优势。
Python 中的协程
从 Python 3.4 开始，Python 中加入了协程的概念，这个版本的协程是通过生成器对象来实现的，在 Python 3.5 中增加了 asyncio 库和 async、await 关键字，使得协程的实现更加方便。
asyncio 库
首先我们先来看一个不使用协程的程序，代码如下：
import time
def job(t):
print(‘Start job {}’.format(t))
time.sleep(t) # 等待 t 秒
print(‘Job {0} takes {0}s’.format(t))
def main():
[job(t) for t in range(1, 3)]
start = time.time()
main()
print(“total time: {}”.format(time.time() – start))
运行结果：
Start job 1
Job 1 takes 1s
Start job 2
Job 2 takes 2s
total time: 3.001577138900757
从运行结果可以看出，我们的 job 是按顺序执行的。必须执行完 job 1 才能开始执行 job 2， job 1 需要 1 秒的执行时间，job 2 需要 2 秒的执行时间，所以总时间是 3 秒多。
如果我们使用协程的方式，job 1 在等待 time.sleep(t) 执行结束的时候（可以看做是等待一个网页的下载成功），是可以切换到 job 2 执行的。
我们再来看一下使用协程改造后的代码：
import time
import asyncio
async def job(t): # 使用 async 关键字将一个函数定义为协程
print(‘Start job {}’.format(t))
await asyncio.sleep(t) # 等待 t 秒, 期间切换执行其他任务
print(‘Job {0} takes {0}s’.format(t))
async def main(loop): # 使用 async 关键字将一个函数定义为协程
tasks = [loop.create_task(job(t)) for t in range(1, 3)] # 创建任务, 不立即执行
await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 建立 loop
loop.run_until_complete(main(loop)) # 执行 loop
loop.close() # 关闭 loop
print(“total time: {}”.format(time.time() – start))
运行结果：
Start job 1
Start job 2
Job 1 takes 1s
Job 2 takes 2s
total time: 2.0033459663391113
从运行结果可以看出，我们没有等待 job 1 执行结束再开始执行 job 2，而是 job 1 触发 await 的时候切换到了 job 2 。 这时 job 1 和 job 2 同时在执行 await asyncio.sleep(t)，所以*终程序的执行时间取决于执行时间*长的那个 job，也就是 job 2 的执行时间：2 秒。
aiohttp 库
在对 asyncio 库做了简单了解之后，我们来看一下如何通过协程来改造我们的爬虫程序。
安装 aiohttp 库：
pip install aiohttp
我们先来看一下使用 reqeusts 库实现一个网页的爬取：
import time
import requests
def fetch(url):
r = requests.get(url)
return r.url
def main():
results = [fetch(‘http://www.baidu.com’) for _ in range(2)]
print(results)
start = time.time()
main()
print(“total time: {}”.format(time.time() – start))
运行结果：
[‘http://www.baidu.com/’, ‘http://www.baidu.com/’]
total time: 1.5445010662078857
使用 requests 库，访问两次 http://www.baidu.com，共耗时 1.5 秒
我们用 aiohttp 库来改造上面的代码：
import time
import asyncio
import aiohttp
async def fetch(session, url):
response = await session.get(url) # await 等待网络 IO 并切换协程
return str(response.url)
async def main(loop):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [
loop.create_task(fetch(session, ‘http://www.baidu.com’))
for _ in range(2)
]
done, pending = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
results = [r.result() for r in done] # 获取所有返回结果
print(results)
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 建立 事件循环
loop.run_until_complete(main(loop)) # 在 事件循环 中执行协程
loop.close() # 关闭 事件循环
print(“total time: {}”.format(time.time() – start))
运行结果：
[‘http://www.baidu.com’, ‘http://www.baidu.com’]
total time: 0.10848307609558105
使用 aiohttp 的代码执行时间较使用 reqeusts 的代码有大幅的提升。
上例中，我们使用官方推荐的方式创建 session，并通过 session 执行 get 操作。aiohttp 官方建议一个 application 中共享使用一个 session，不要为每个请求都创建 session。
使用 asyncio 和 aiohttp 快速获得一个代理池
通过爬虫解析免费的代理发布网站页面，来生成代理池。
import os
import re
import time
import asyncio
import aiohttp
HEADERS = {
‘User-Agent’:
‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0.3 Safari/605.1.15’
}
OUTPUT_FILE = ‘proxies.txt’ # 代理池输出文件
SITES = [‘http://www.live-socks.net’, ‘http://www.proxyserverlist24.top’] # 代理发布网站
CHECK_URL = ‘http://www.baidu.com’
LOCAL_PROXY = None # 在本地发起请求时的代理
# http get 协程
async def fetch(session, url, proxy=None):
proxy_headers = HEADERS if proxy else None
try:
async with session.get(
url, headers=HEADERS, proxy=proxy,
proxy_headers=proxy_headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=5)) as response:
if response.status == 200:
return await response.text()
else:
return ”
except:
return ”
# 从代理发布网站获取代理发布页面链接
async def get_page_links(loop, session):
tasks = [loop.create_task(fetch(session, url, proxy=LOCAL_PROXY))
for url in SITES] # 创建协程任务
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
htmls = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
# 解析出 html 页面中的代理发布链接
def parse(html):
return re.findall(r'<h3[\s\S]*?<a.*?(http.*?\.html).*?</a>’, html)
results = map(parse, htmls) # 逐个解析 html 页面
return [y for x in results for y in x]
# 从代理发布页面获取代理 IP
async def get_proxies(loop, session, page_links):
tasks = [loop.create_task(fetch(session, url, proxy=LOCAL_PROXY))
for url in page_links] # 创建协程任务
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
htmls = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
# 解析出 html 页面中的代理 IP
def parse(html):
return re.findall(r’\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}:\d{1,5}’, html)
results = map(parse, htmls) # 逐个解析 html 页面
return list(set([y for x in results for y in x]))
# 验证代理 IP
async def check_proxy(session, proxy):
html = await fetch(session, CHECK_URL, proxy=proxy)
# 如果返回通过代理 IP 访问的页面，则说明代理 IP 有效
return proxy if html else ”
# 通过协程批量验证代理 IP，每次同时发起 200 个验证请求
async def check_proxies(loop, session, proxies):
checked_proxies = []
for i in range(0, len(proxies), 200):
_proxies = [proxy.strip() if proxy.strip().startswith(‘http://’)
else ‘http://’ + proxy.strip() for proxy in proxies[i:i + 200]]
tasks = [loop.create_task(check_proxy(session, proxy))
for proxy in _proxies]
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
checked = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
checked_proxies += [p for p in checked if p] # 获取不为空的返回值，即验证成功的代理 IP
return checked_proxies
# 将代理 IP 逐行保存到文件
def save_proxies(proxies):
# 创建新文件，如果文件已存在，则清空文件内容
with open(OUTPUT_FILE, ‘w’) as f:
f.write(”)
# 通过追加写模式，逐行写入文件
with open(OUTPUT_FILE, ‘a’) as f:
for proxy in proxies:
f.write(proxy + ‘\n’)
async def main(loop):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
page_links = await get_page_links(loop, session) # 获得代理发布页面链接
# 从代理发布页面获得代理 IP
proxies = await get_proxies(loop, session, page_links)
print(‘total proxy: {}’.format(len(proxies))) # 解析出的代理 IP 总量
proxies = await check_proxies(loop, session, proxies) # 验证代理 IP
print(‘total checked proxy: {}’.format(len(proxies))) # 验证后的代理 IP 总量
save_proxies(proxies) # 保存代理 IP 到文件
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 建立 事件循环
loop.run_until_complete(main(loop)) # 在 事件循环 中执行协程
loop.close() # 关闭 事件循环
total_time = time.time() – start
print(f’total time: {total_time}’)
运行结果：
total proxy: 15675
total checked proxy: 4503
total time: 487.2807550430298
更加高效的爬虫
在爬虫程序中，通常有网络请求任务、页面解析任务、数据清洗任务和数据入库任务。
网络请求任务、数据入库任务属于 IO 密集型任务，在 Python 中通常使用多线程模型来提高这类任务的性能，现在还可以通过 aiohttp，Motor(MongoDB 的异步 Python 驱动)等异步框架将性能进一步提升。
页面解析任务、数据清洗任务这类 CPU 密集型的任务我们该如何来提高性能？在 Python 中针对 CPU 密集型任务可以通过 multiprocessing 模块来提升性能，通过 multiprocessing 模块可以使程序运行在多核 CPU 中，增加 CPU 的利用率以提升计算性能。
给代理池爬虫示例增加多核计算支持：
import os
import re
import time
import asyncio
from multiprocessing import Pool
import aiohttp
HEADERS = {
‘User-Agent’:
‘Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0.3 Safari/605.1.15’
}
OUTPUT_FILE = ‘proxies.txt’ # 代理池输出文件
SITES = [‘http://www.live-socks.net’, ‘http://www.proxyserverlist24.top’] # 代理发布网站
CHECK_URL = ‘http://www.baidu.com’
LOCAL_PROXY = ‘http://127.0.0.1:1087′ # •在本地发起请求时的代理
# http get 协程
async def fetch(session, url, proxy=None):
proxy_headers = HEADERS if proxy else None
try:
async with session.get(
url, headers=HEADERS, proxy=proxy,
proxy_headers=proxy_headers,
timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=5)) as response:
if response.status == 200:
return await response.text()
else:
return ”
except:
return ”
# 解析出 html 页面中的代理发布链接
def parse_page_link(html):
return re.findall(r'<h3[\s\S]*?<a.*?(http.*?\.html).*?</a>’, html)
# 从代理发布网站获取代理发布页面链接
async def get_page_links(loop, session):
tasks = [loop.create_task(fetch(session, url, proxy=LOCAL_PROXY))
for url in SITES] # 创建协程任务
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
htmls = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
# 利用多核 CPU 的计算能力提升页面解析性能
with Pool(processes=os.cpu_count() * 2) as pool:
results = pool.map(parse_page_link, htmls)
return [y for x in results for y in x]
# 解析出 html 页面中的代理 IP
def parse_proxy(html):
return re.findall(r’\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}:\d{1,5}’, html)
# 从代理发布页面获取代理 IP
async def get_proxies(loop, session, page_links):
tasks = [loop.create_task(fetch(session, url, proxy=LOCAL_PROXY))
for url in page_links] # 创建协程任务
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
htmls = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
# 利用多核 CPU 的计算能力提升页面解析性能
with Pool(processes=os.cpu_count() * 2) as pool:
results = pool.map(parse_proxy, htmls)
return list(set([y for x in results for y in x]))
# 验证代理 IP
async def check_proxy(session, proxy):
html = await fetch(session, CHECK_URL, proxy=proxy)
# 如果返回通过代理 IP 访问的页面，则说明代理 IP 有效
return proxy if html else ”
# 通过协程批量验证代理 IP，每次同时发起 200 个验证请求
async def check_proxies(loop, session, proxies):
checked_proxies = []
for i in range(0, len(proxies), 200):
_proxies = [proxy.strip() if proxy.strip().startswith(‘http://’)
else ‘http://’ + proxy.strip() for proxy in proxies[i:i + 200]]
tasks = [loop.create_task(check_proxy(session, proxy))
for proxy in _proxies]
done, _ = await asyncio.wait(tasks) # 执行并等待所有任务完成
checked = [f.result() for f in done] # 获取所有返回结果
checked_proxies += [p for p in checked if p] # 获取不为空的返回值，即验证成功的代理 IP
return checked_proxies
# 将代理 IP 逐行保存到文件
def save_proxies(proxies):
# 创建新文件，如果文件已存在，则清空文件内容
with open(OUTPUT_FILE, ‘w’) as f:
f.write(”)
# 通过追加写模式，逐行写入文件
with open(OUTPUT_FILE, ‘a’) as f:
for proxy in proxies:
f.write(proxy + ‘\n’)
async def main(loop):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
page_links = await get_page_links(loop, session) # 获得代理发布页面链接
# 从代理发布页面获得代理 IP
proxies = await get_proxies(loop, session, page_links)
print(‘total proxy: {}’.format(len(proxies))) # 解析出的代理 IP 总量
proxies = await check_proxies(loop, session, proxies) # 验证代理 IP
print(‘total checked proxy: {}’.format(len(proxies))) # 验证后的代理 IP 总量
save_proxies(proxies) # 保存代理 IP 到文件
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop() # 建立 事件循环
loop.run_until_complete(main(loop)) # 在 事件循环 中执行协程
loop.close() # 关闭 事件循环
total_time = time.time() – start
print(f’total time: {total_time}’)
进程间的调度及上下文切换是非常消耗资源的。上面例子中解析任务比较简单，解析量也非常少，增加多核计算支持后，性能几乎没有提升还有可能降低。在实际爬虫项目中需要根据实际情况来衡量和选择。
