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Python 异步爬虫（aiohttp）高效抓取新闻数据

news 2025/7/4 7:18:52

一、异步爬虫的优势

在传统的同步爬虫中，爬虫在发送请求后会阻塞等待服务器响应，直到收到响应后才会继续执行后续操作。这种模式在面对大量请求时，会导致大量的时间浪费在等待响应上，爬取效率较低。而异步爬虫则等待可以在服务器响应的同时，继续执行其他任务，大大提高了爬取效率。

aiohttp 是一个支持异步请求的 Python 库，它基于 asyncio 框架，可以实现高效的异步网络请求。使用 aiohttp 构建异步爬虫，可以在短时间内发起大量请求，同时处理多个响应，从而实现高效的数据抓取。

二、环境准备

在开始编写异步爬虫之前，需要确保已经安装了 Python 以及 aiohttp 库。如果尚未安装 aiohttp

此外，为了更好地处理 HTML 内容，我们还需要安装 beautifulsoup4 库，用于解析 HTML 文档：

三、构建异步爬虫

1. 初始化异步爬虫

首先，我们需要创建一个异步函数来初始化爬虫。在这个函数中，我们将设置异步会话（aiohttp.ClientSession），用于发送网络请求。

import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoupasync def fetch(session, url):"""异步发送 GET 请求:param session: aiohttp.ClientSession 对象:param url: 请求的 URL:return: 响应的 HTML 内容"""async with session.get(url) as response:return await response.text()

2. 解析新闻数据

在获取到新闻页面的 HTML 内容后，我们需要使用 BeautifulSoup 对其进行解析，提取出新闻的标题、链接等关键信息。

def parse_news):
(html    """解析 HTML 内容，提取新闻信息:param html: 新闻页面的 HTML 内容:return: 新闻信息列表"""soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')news_list = []# 假设新闻标题在 <h2> 标签中，新闻链接在 <a> 标签的 href 属性中for item in soup.find_all('h2'):title = item.get_text()link = item.find('a')['href']news_list.append({'title': title, 'link': link})return news_list

3. 异步任务调度

为了实现高效的异步爬取，我们需要将多个请求任务调度到事件循环中。通过创建多个异步任务，并将它们添加到事件循环中，可以同时发起多个请求。

async def main():url = 'https://example.com/news'  # 新闻网站的 URLasync with aiohttp.ClientSession() as session:html = await fetch(session, url)news_list = parse_news(html)for news in news_list:print(news)if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())

4. 多任务并发

在实际应用中，我们通常需要爬取多个新闻页面。为了提高效率，可以使用 asyncio.gather 方法并发执行多个异步任务。

async def fetch_news(session, url):html = await fetch(session, url)return parse_news(html)async def main():urls = ['https://example.com/news/page1','https://example.com/news/page2','https://example.com/news/page3',# 更多新闻页面的 URL]async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [fetch_news(session, url) for url in urls]all_news = await asyncio.gather(*tasks)for news_list in all_news:for news in news_list:print(news)if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())

四、优化与注意事项

1. 错误处理

在爬取过程中，可能会遇到各种错误，如网络请求超时、服务器返回错误状态码等。为了保证爬虫的稳定性，需要对这些错误进行处理。

async def fetch(session, url):try:async with session.get(url, timeout=10) as response:  # 设置请求超时时间response.raise_for_status()  # 检查响应状态码return await response.text()except asyncio.TimeoutError:print(f"请求超时：{url}")except aiohttp.ClientResponseError as e:print(f"请求错误：{url}, 状态码：{e.status}")except Exception as e:print(f"未知错误：{url}, 错误信息：{e}")

2. 遵守网站规则

在爬取新闻数据时，需要遵守目标网站的 robots.txt 文件规定，避免对网站造成过大压力。同时，合理设置请求间隔，避免被网站封禁。

3. 数据存储

爬取到的新闻数据可以存储到本地文件、数据库或云存储中，以便后续进行分析和处理。

五、总结

本文介绍了如何使用 Python 的 aiohttp 库构建异步爬虫，高效抓取新闻数据。通过异步请求和并发任务调度，可以显著提高爬取效率。在实际应用中，还需要注意错误处理、遵守网站规则以及数据存储等问题。希望本文能够帮助读者更好地理解和应用 Python 异步爬虫技术。

六、完整代码

import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup# 代理配置
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "5445"
proxyUser = "16QMSOML"
proxyPass = "280651"
proxyUrl = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"async def fetch(session, url):try:async with session.get(url, timeout=10, proxy=proxyUrl) as response:response.raise_for_status()return await response.text()except asyncio.TimeoutError:print(f"请求超时：{url}")except aiohttp.ClientResponseError as e:print(f"请求错误：{url}, 状态码：{e.status}")except Exception as e:print(f"未知错误：{url}, 错误信息：{e}")def parse_news(html):soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')news_list = []for item in soup.find_all('h2'):title = item.get_text()link = item.find('a')['href'] if item.find('a') else Noneif title and link:news_list.append({'title': title, 'link': link})return news_listasync def fetch_news(session, url):html = await fetch(session, url)if html:return parse_news(html)return []async def main():urls = ['https://example.com/news/page1','https://example.com/news/page2','https://example.com/news/page3',# 更多新闻页面的 URL]# 配置代理认证proxy_auth = aiohttp.BasicAuth(proxyUser, proxyPass)conn = aiohttp.TCPConnector(limit=10)  # 限制连接数async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as session:tasks = [fetch_news(session, url) for url in urls]all_news = await asyncio.gather(*tasks)for news_list in all_news:for news in news_list:print(news)if __name__ == '__main__':asyncio.run(main())