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在这里推荐几个值得关注的异步爬虫库,给你的爬虫提速。看看有没有你没听过的?
为什么要推荐类似 Requests 的库呢?Requests 不够好吗?
虽然 Requests 对于新手很容易上手,但它是同步的、并不是异步设计的。在 HTTP 请求的时候是需要 IO 等待的。比如说,当你使用 Requests 库进行请求,网站进行返回的时候,这时 IO 就会阻塞,程序就需要等待网站的返回,这就让爬取速度变慢了。
那么异步的好处在哪呢?(侯爵老师兴奋的停不下来,继续说着)
Python 的代码是一行行去执行。也就是说,如果哪一行是非常耗时间的,之后的所有事情都会等到它完成才执行。因此 Python 异步编程也就应运而生用来解决这个问题。异步的方式在于你写的这些代码中哪些是执行时间非常短的,那么就先执行,耗时的操作会被搁在后面,并且执行这个过程完全都由 Python 的异步库自己来进行调控。
这样的好处就是只写少量的代码也能达到不错的效率,同时在代码可读性上也变得更加直观了。
下面这几个库,都是类似 Requests 的用法但是基于异步的设计。
aiohttp 是纯粹的异步框架,同时支持 HTTP 客户端和 HTTP 服务端,可以快速实现异步爬虫。坑比其他框架少。并且 aiohttp 解决了requests 的一个痛点,aiohttp 可以轻松实现自动转码,对于中文编码就很方便了。
Python 自带一个异步的标准库 asyncio,但是这个库很多人觉得不好用,甚至是 Flask 库的作者公开抱怨自己花了好长时间才理解这玩意,于是就有好事者撇开它造了两个库叫做 curio 和 trio,而这里的 ask 则是封装了 curio 和 trio 的一个 http 请求库。
ask的家族谱系图
用起来和 Requests 90%相似,新手也可以很快上手。
号称是现在最快的异步请求框架,跑分是最快的。写爬虫、写服务器响应都可以用。
但这个项目一直在重构,这谁受得了。现在页面上还挂着项目正在重构的警告,使用需谨慎啊。
Selenium +webdriver 可以用来模拟用来模拟浏览器请求,Selenium也是同步的、而不是异步设计的。而下面这些库不光是从效率上,还有易用性上也比 Selenium 进化了不少。
Pyppeteer 是异步无头浏览器(Headless Chrome),从跑分来看比 Selenium + webdriver 快,使用方式是最接近于浏览器的自身的设计接口的。它本身是来自 Google 维护的 puppeteer,但是按照 Python 社区的梗,作者进行了封装并且把名字中的 u 改成了 y
特点是异步的设计,接口非常浏览器化,注入 JS 也很方便。
Requests 的作者 Kenneth Reitz 曾经转发称赞过这个库。
Requestium 是 Requests 和 Selenium 封装的产物,并且提供了友好的接口切换,这样就可以根据需求切换了。
值得一提的是,Requestium 有一个 Wait Until 的方便设计,它的作用是确保页面中的某一个元素出现了才会进行下面的代码,这样一来就很轻松的避免了一些诡异的错误。GitHub 页面上有一组示例,是使用 Requestium 以及使用 Requests + Selenium + lxml 的对比,可以很明显看出区别。
使用 Requestium 以及使用 Requests + Selenium + lxml 的对比
HDE 公司用在了实际生产中的项目抽离出来的框架。和 selenium 接口几乎一致,学习成本相对较低。不同在于是异步的设计。不过文档有点糟糕。
前端圈很流行说渐进式框架,那么 Grab 可以说是爬虫界的渐进式框架。想简单用时有简单的用法,想复杂使用时也有复杂的用法。封装的很好,基于生成器异步的设计。
国人作者。概念很新颖,定位成了处理数据工作流的框架,可以用来爬虫、机器学习、量化交易等等。
国人作者。比较接近 Scrapy 的使用方式,异步设计。
应该是 Golang 里使用量最多的爬虫框架了。Golang 语言本身就对并发支持很好。让你在使用时只考虑业务本身就可以。框架结构化、清晰、代码好读。
JS 圈里的一个奇葩,整个爬虫都基于 Chrome ,并且自带一个调度队列。实际测试速度和稳定性均不俗。
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