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Python协程之asyncio

async/await 关键字：python5用于定义协程的关键字，async定义一个协程，await用于挂起阻塞的异步调用接口。

其实对于IO型任务我们还有一种选择就是协程，协程是运行在单线程当中的“并发”，协程相比多线程一大优势就是省去了多线程之间的切换开销，获得了更大的运行效率。Python中的asyncio也是基于协程来进行实现的。

Python4起，asyncio包只直接支持TCP和UDP协议。如果想使用asyncio实现HTTP客户端和服务器时，常使用aiohttp包。

唯一应该调用ensure_future()的时候是当你提供一个API(像大多数asyncio自己的API)，它接受协程或Future，你需要对它做一些事情，需要你有一个Future。

使用asyncio.gather()函数来同时运行多个协程对象，实现并发处理。这个函数可以接收一个协程对象的列表作为参数，并返回一个包含所有协程结果的列表。使用上述方法，FastAPI可以有效地处理并发的耗时请求。

事件循环未运行：异步操作需要在事件循环中运行。在异步程序中，需要创建一个事件循环并运行它。可以使用 `asyncio.run()` 函数来运行主要的异步函数。确保在主程序中调用 `asyncio.run()` 来启动事件循环。

相关问答

Q1: 学完Python的基础之后,应该先学数据分析还是先学爬虫?数据分析和爬虫有...

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

第三阶段：数据分析+人工智能 可以掌握爬虫、数据采集，数 据机构与算法进阶和人工智能技 术，学完后可以完成爬虫攻防、图 片马赛克、电影推荐系统、地震预 测、人工智能项目等阶段项目。

python建议先学基础，把基础打扎实之后再去学爬虫，学爬虫的时候学下request库，json库，lxml库中的etree或者bs4库中的BeautifulSoup... ... 然后再学个储存数据的方式，可以用mysql、excel表格...存储数据。

Q2: python中多进程+协程的使用以及为什么要用它

1、Python中的多进程是通过multiprocessing包来实现的，和多线程的threading.Thread差不多，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程对象。

2、如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。所以在python里线程不要盲目用， 也不要滥用。 但是线程不安全是事实。如果仅仅是做几个后台任务，则可以考虑使用守护线程做。

3、协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

Q3: 假期必看全网最全Ph爬虫库

Mechanical Soup一一个与网站自动交互Python库。mechanize-有状态、可编程的Web浏览库。socket-底层网络接口(stdlib) 。1Uni rest for Python-Uni rest是一套可用于多种语言的 轻量级的HTTP库。

requests 这个库是爬虫最常用的一个库 Selenium Selenium 是一个自动化测试工具，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作 对于一些用JS做谊染的页面来说，这种抓取方式是非常有效的。

urllib(Python3)，这是Python自带的库，可以模拟浏览器的请求，获得Response用来解析，其中提供了丰富的请求手段，支持Cookies、Headers等各类参数，众多爬虫库基本上都是基于它构建的。

aiohttp：是纯粹的异步框架，同时支持HTTP客户端和服务端，可以快速实现异步爬虫，并且其中的aiohttp解决了requests的一个痛点，它可以轻松实现自动转码，对于中文编码就很方便了。

最全Python爬虫库 Python爬虫库推荐 通用： urllib-网络库(stdlib) 。 requests-网络库。 grab-网络库(基于py curl) 。 py curl-网络库(绑定libcurl) 。

Q4: python爬虫用的哪些库

urllib-网络库(stdlib) 。 requests-网络库。 grab-网络库(基于py curl) 。 py curl-网络库(绑定libcurl) 。 urllib 3-Python HTTP库， 安全连接池、支持文件post 、可用性高。 httplib 2-网络库。

pyspider是一个用python实现的功能强大的网络爬虫系统，能在浏览器界面上进行脚本的编写，功能的调度和爬取结果的实时查看，后端使用常用的数据库进行爬取结果的存储，还能定时设置任务与任务优先级等。

Python爬虫网络库Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllibhttplibRoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。

Q5: 如何让你写的爬虫速度像坐火箭一样快【并发请求】

1、实际在做的时候要让你的爬虫能并发请求的方式是分为多线程、多进程、协程三种的，并不是每一种方式在运行时的效果都像上面说的这样，这里先不做深入探讨，因为这不是本文的重点。

2、尽可能减少网站访问次数 单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。

3、构建合理的HTTP请求头 HTTP的请求头是在你每次向网络服务器发送请求时，传递的一组属性和配置信息。由于浏览器和Python爬虫发送的请求头不同，有可能被反爬虫检测出来。

4、网页上有一些异步加载的数据，爬取这些数据有两种方法：使用模拟浏览器(问题1中描述过了)，或者分析ajax的http请求，自己生成ajax请求的url，获取返回的数据。

5、协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。

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