Python异步请求对大数量请求也太友好了，Python异步的复习

刚进入公司，由于对抓取这块比较有经验，然后刚好业务也是有一部分抓取的。于是我的任务就先是这些数据采集。
采用异步请求之后的效果：

采用同步请求之前的效果：

其实这个只是20来条数据，Python也才发送了40多次网络请求，然后差别已经是十多秒的差距了。
对于企业级来说，肯定是影响用户体验了，所以我当时考虑的是多线程或协程。
然后我就先从协程开始的。
由于异步请求这块也就刚开始学习爬虫的时候学了学，后面也就很少去用了，顶多就无脑多线程。
一开始以及写好了同步请求的代码，也就两个网络请求，一个get，一个post，post需要传参和请求头（有一丢丢反扒）。
大概就是这样的，涉及关键部分的网址都打码了。

然后我就打开了万能的搜索引擎：

把前面几个大概都看了下，最后还是选择了第一篇（事实证明我眼光不错，也就只踩了一个坑），为啥？百万并发，多牛逼。

https://www.cnblogs.com/shenh/p/9090586.html

首先它是将同步和异步的效果进行了一个对比：
下面通过举例来对比同步代码和异步代码编写方面的差异，其次看下两者性能上的差距，我们使用sleep(1)模拟耗时1秒的io操>作。

import time

def hello():
    time.sleep(1)

def run():
    for i in range(5):
        hello()
        print('Hello World:%s' % time.time())  # 任何伟大的代码都是从Hello World 开始的！
if __name__ == '__main__':
    run()

输出：（间隔约是1s）

Hello World:1527595175.4728756
Hello World:1527595176.473001
Hello World:1527595177.473494
Hello World:1527595178.4739306
Hello World:1527595179.474482

异步代码

import time
import asyncio

# 定义异步函数
async def hello():
    asyncio.sleep(1)
    print('Hello World:%s' % time.time())

def run():
    for i in range(5):
        loop.run_until_complete(hello())

loop = asyncio.get_event_loop()
if __name__ =='__main__':
    run()

输出：

Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501
Hello World:1527595104.8338501

async def 用来定义异步函数，其内部有异步操作。每个线程有一个事件循环，主线程调用asyncio.get_event_loop()时会创建事件循环，你需要把异步的任务丢给这个循环的run_until_complete()方法，事件循环会安排协同程序的执行。

aiohttp，用于并发请求

如果需要并发http请求怎么办呢，通常是用requests，但requests是同步的库，如果想异步的话需要引入aiohttp。这里引入一个类，from aiohttp import ClientSession，首先要建立一个session对象，然后用session对象去打开网页。session可以进行多项操作，比如post, get, put, head等。

基本用法：

async with ClientSession() as session:
    async with session.get(url) as response:

aiohttp异步实现的例子：

import asyncio
from aiohttp import ClientSession


tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            response = await response.read()
            print(response)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(hello(url))

首先async def 关键字定义了这是个异步函数，await 关键字加在需要等待的操作前面，response.read()等待request响应，是个耗IO操作。然后使用ClientSession类发起http请求。

多链接异步访问

如果我们需要请求多个URL该怎么办呢，同步的做法访问多个URL只需要加个for循环就可以了。但异步的实现方式并没那么容易，在之前的基础上需要将hello()包装在asyncio的Future对象中，然后将Future对象列表作为任务传递给事件循环。

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            response = await response.read()
#            print(response)
            print('Hello World:%s' % time.time())

def run():
    for i in range(5):
        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))
        tasks.append(task)


if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    run()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))

输出：

Hello World:1527754874.8915546
Hello World:1527754874.899039
Hello World:1527754874.90004
Hello World:1527754874.9095392
Hello World:1527754874.9190395

收集http响应

好了，上面介绍了访问不同链接的异步实现方式，但是我们只是发出了请求，如果要把响应一一收集到一个列表中，最后保存到本地或者打印出来要怎么实现呢，可通过asyncio.gather(*tasks)将响应全部收集起来，具体通过下面实例来演示。

import time
import asyncio
from aiohttp import ClientSession

tasks = []
url = "https://www.baidu.com/{}"
async def hello(url):
    async with ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
#            print(response)
            print('Hello World:%s' % time.time())
            return await response.read()

def run():
    for i in range(5):
        task = asyncio.ensure_future(hello(url.format(i)))
        tasks.append(task)
    result = loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))
    print(result)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    run()

输出

Hello World:1527765369.0785167
Hello World:1527765369.0845182
Hello World:1527765369.0910277
Hello World:1527765369.0920424
Hello World:1527765369.097017
[b'<!DOCTYPE html>\r\n<!--STATUS OK-->\r\n<html>\r\n<head>\r\n......

异常解决

假如你的并发达到2000个，程序会报错：ValueError: too many file descriptors in select()。报错的原因字面上看是 Python 调取的 select 对打开的文件有最大数量的限制，这个其实是操作系统的限制，linux打开文件的最大数默认是1024，windows默认是509，超过了这个值，程序就开始报错。这里我们有三种方法解决这个问题：

1.限制并发数量。（一次不要塞那么多任务，或者限制最大并发数量）

2.使用回调的方式。

3.修改操作系统打开文件数的最大限制，在系统里有个配置文件可以修改默认值，具体步骤不再说明了。

不修改系统默认配置的话，个人推荐限制并发数的方法，设置并发数为500，处理速度更快。

#coding:utf-8
import time,asyncio,aiohttp


url = 'https://www.baidu.com/'
async def hello(url,semaphore):
    async with semaphore:
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.read()


async def run():
    semaphore = asyncio.Semaphore(500) # 限制并发量为500
    to_get = [hello(url.format(),semaphore) for _ in range(1000)] #总共1000任务
    await asyncio.wait(to_get)


if __name__ == '__main__':
#    now=lambda :time.time()
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(run())
    loop.close()

看完其实已经差不多了，然后发现似乎没有传递请求头，于是看了另外一篇。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/45159102

自定义请求头

headers = {'content-type': 'image/gif'}
session.post(url, data=data, headers=headers)

发现其实和requests差不多

异步请求的分块chunk并发控制

又在这篇博客发现可以分块

https://www.hhtjim.com/aiohttp-asyncio-asynchronous-network-basic-operation-request.html

自行chunk操作
自己按照所有任务的list列表进行chunk切割，然后分块进行请求，每块中固定chunk数量的任务。基本可以实现想要的并发限制操作

async def _bulk_task(num,current_page = 1):
  """批量创建异步任务
  """
  task = []
  for i in range(num):# 每次10个连接并发进行请求
    task.append(asyncio.create_task(get(current_page)))
    current_page += 1
  return await asyncio.gather(*task) 

# 主要进行chunk操作的函数
def run_task(total,chunk,offset_start_page = 1):
    """运行分块处理的批量任务

    Arguments:
        total int 总请求数
        chunk int 每次并发请求数
        offset_start_page int 初始分块开始的页数（偏移页数），正常默认为1

    Yields:
        返回收集的异步任务运行结果
    """

    length = math.ceil(total/chunk)
    for i in range(length):
        start_page = i * chunk + offset_start_page # 当前分块开始的页数
        haldle_num = chunk# 当前需要并发处理的数量

        #处理结尾的块
        if i == length - 1:
            # print(':::',chunk,start_page + chunk - offset_start_page)
            haldle_num = min(chunk,total + offset_start_page - start_page)

        # print('当前分块下标：{},当前分块需要处理的总数：{},当前分块开始页数:{}'.format(i,haldle_num,start_page))
        rel = asyncio.run(_bulk_task(haldle_num,start_page))
        yield rel


rel  = run_task(123,10)# 123总任务 每10条并发请求
for i in rel:
  print(i)

综上内容，完成了我对异步的复习，然后将时间效率大大提高。
然后就是我说的踩坑的地方，在启动任务的时候，第一篇博客是这样写的

loop.run_until_complete(asyncio.gather(*tasks))

然而，这是老版本的，好像在某次更新之后就不能这样写了不然会报错
RuntimeError: This event loop is already running in python
在网上找了一会没有答案，突然想起，第一次学的时候好像也有说过启动问题，于是我改成这样

asyncio.gather(*tasks)

成功自救