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[Python爬蟲教學]整合asyncio與aiohttp打造Python非同步網頁爬蟲

python_asynchronous_scraper_using_asyncio_and_aiohttp
Photo by Campaign Creators on Unsplash

實務上開發Python網頁爬蟲,使用一般的同步處理(Synchronous)方式爬取大量的資料時,會發現需花費蠻久的時間,這是因為同步處理(Synchronous)需等待網頁回應後,才能繼續執行下一個任務,而在等待的過程中,執行緒是完全停滯的,不會去做其它的任務,所以,為了提升執行的速度,就會使用非同步處理(Asynchronous)來進行開發。

非同步處理(Asynchronous)就是能夠在等待網頁回應的同時,可以先去做其它的任務,不會因為等待而停擺。[Python爬蟲教學]非同步網頁爬蟲使用GRequests套件提升爬取效率的實作技巧文章中,分享了利用GRequest套件來實作Python非同步網頁爬蟲,本文將延續分享另一個實作Python非同步網頁爬蟲的方法,就是利用asyncio模組(Module)及aiohttp套件,需搭配Python 3.5+,其中的實作重點包含:

  • asyncio模組
  • aiohttp套件
  • 安裝aiohttp套件
  • 定義協程(coroutine)
  • 定義協程任務(Task)
  • 執行協程(coroutine)

一、asyncio模組

asyncio是在Python 3.4時引入的非同步模組(Module),使用async及await語法來支援非同步的執行,也就是在Python的函式(Function)前加上async關鍵字,來定義協程(coroutine),在其中定義非同步的任務清單,接著,透過事件迴圈(Event Loop)來進行不同任務間的切換執行,達到非同步執行效果。

二、aiohttp套件

aiohttp是基於asyncio的非同步HTTP用戶端/伺服端套件,能夠非同步的發送請求(request)及執行非同步的程式碼,所以非常適合用來開發Python非同步的網頁爬蟲,提升執行的效率。

三、安裝aiohttp套件

本文以Visual Studio Code為例,開啟[Python爬蟲教學]非同步網頁爬蟲使用GRequests套件提升爬取效率的實作技巧文章所建置的專案,利用以下的指令安裝aiohttp套件

$ pip install aiohttp

四、定義協程(coroutine)

協程(coroutine)簡單來說,就是所要執行的非同步內容,定義的方式就是在Python函式(Function)前加上async關鍵字,可以把它想像成非同步函式(Function)。

在專案中新增asynch2.py檔案,引用所需的模組(Module),如下

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time 

利用async關鍵字,定義一個協程(coroutine),如下範例

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main(): 

接下來,就可以在其中定義所要執行的非同步內容。首先,建立請求(request)的網址清單,也就是104人力銀行網站,1到10頁的Python職缺網址,讓aiohttp模組(Module)能夠非同步的發送請求(request),如下範例

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main():
    links = list()
    for page in range(1, 11):
        links.append(
            f"https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page={page}&jobsource=2018indexpoc&ro=0")

範例中,第9~12行所做的事情等同於以下的範例

links = [
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=1&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=2&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=3&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=4&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=5&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=6&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=7&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=8&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=9&jobsource=2018indexpoc&ro=0
	https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page=10&jobsource=2018indexpoc&ro=0
]

有了網址清單後,就可以建立aiohttp模組(Module)的用戶端session,如下範例

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main():
    links = list()
    for page in range(1, 11):
        links.append(
            f"https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page={page}&jobsource=2018indexpoc&ro=0")

    async with ClientSession() as session:

範例中,由於是非同步的用戶端,所以需加上async關鍵字,而with陳述式則是在完成區塊中的程式碼後,自動釋放資源。

為了讓程式碼易於維護,所以再定義一個fetch協程(coroutine),用來接收請求的網址及用戶端的session,非同步發送請求(request)與解析所收到的HTML原始碼回應,爬取想要的資料,如下範例

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main():
    links = list()
    for page in range(1, 11):
        links.append(
            f"https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page={page}&jobsource=2018indexpoc&ro=0")

    async with ClientSession() as session:
        for link in links:
            fetch(link, session)

#定義協程(coroutine)
async def fetch(link, session):
    async with session.get(link) as response:  #非同步發送請求
        html_body = await response.text()

        soup = BeautifulSoup(html_body, "lxml")  # 解析HTML原始碼

        blocks = soup.find_all("div", {"class": "b-block__left"})  # 職缺區塊
        for block in blocks:

            job = block.find("a", {"class": "js-job-link"})  # 職缺名稱
            if job is None:
                continue

            company = block.find_all("li")[1]  # 公司名稱
            salary = block.find("span", {"class": "b-tag--default"})  # 待遇

            print((job.getText(),) + (company.getText().strip(),) +
                  (salary.getText(),))

範例中第15~16行,利用迴圈讀取網址清單,將網址及用戶端session傳送至fetch協程(coroutine),第20行非同步發送請求(request),也因此在第21行接收回應時,需要加上await關鍵字,進行非同步的等待,而第23~36行則是利用BeautifulSoup套件,將接收的HTML原始碼回應進行解析,印出爬取的資料。

五、定義協程任務(Task)

在執行非同步(Asynchronous)的程式碼時,有一點非常重要的就是要建立任務清單(Task),讓事件迴圈(Event Loop)能夠知道有哪些非同步的任務需要執行,進而在多項任務中,利用等待的空檔切換執行其它的任務,提升效率。

在以上範例的第16行,在迴圈每一次執行的fetch(link, session),就是一個任務,也就是說,總共會有十個任務,因為網址清單有十個網址,也就會執行十次fetch協程(coroutine),所以,要建立任務清單(Task),可以利用asyncio模組(Module)的create_task()方法(Method),如下範例第15行

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main():
    links = list()
    for page in range(1, 11):
        links.append(
            f"https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page={page}&jobsource=2018indexpoc&ro=0")

    async with ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(link, session)) for link in links]  # 建立任務清單
        await asyncio.gather(*tasks)  # 打包任務清單及執行

#定義協程(coroutine)
async def fetch(link, session):
    async with session.get(link) as response:  #非同步發送請求
        html_body = await response.text()

        soup = BeautifulSoup(html_body, "lxml")  # 解析HTML原始碼

        blocks = soup.find_all("div", {"class": "b-block__left"})  # 職缺區塊
        for block in blocks:

            job = block.find("a", {"class": "js-job-link"})  # 職缺名稱
            if job is None:
                continue

            company = block.find_all("li")[1]  # 公司名稱
            salary = block.find("span", {"class": "b-tag--default"})  # 待遇

            print((job.getText(),) + (company.getText().strip(),) +
                  (salary.getText(),))

範例中,第15行利用Python Comprehesion語法,來建立任務清單(Task),接著,第16行透過asyncio模組(Module)的gather()方法(Method)進行打包及執行,也由於呼叫的gather()為非同步的方法(Method),所以要加上await關鍵字,來進行非同步等待。

六、執行協程(coroutine)

協程(coroutine)中的非同步內容都定義完成後,接下來,就需要建立事件迴圈(Event Loop)來執行協程(coroutine),如下範例

from aiohttp import ClientSession
from bs4 import BeautifulSoup
import asyncio
import time


#定義協程(coroutine)
async def main():
    links = list()
    for page in range(1, 11):
        links.append(
            f"https://www.104.com.tw/jobs/search/?keyword=python&order=1&page={page}&jobsource=2018indexpoc&ro=0")

    async with ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(link, session)) for link in links]  # 建立任務清單
        await asyncio.gather(*tasks)  # 打包任務清單及執行

#定義協程(coroutine)
async def fetch(link, session):
    async with session.get(link) as response:  #非同步發送請求
        html_body = await response.text()

        soup = BeautifulSoup(html_body, "lxml")  # 解析HTML原始碼

        blocks = soup.find_all("div", {"class": "b-block__left"})  # 職缺區塊
        for block in blocks:

            job = block.find("a", {"class": "js-job-link"})  # 職缺名稱
            if job is None:
                continue

            company = block.find_all("li")[1]  # 公司名稱
            salary = block.find("span", {"class": "b-tag--default"})  # 待遇

            print((job.getText(),) + (company.getText().strip(),) +
                  (salary.getText(),))


start_time = time.time()  #開始執行時間
loop = asyncio.get_event_loop()  #建立事件迴圈(Event Loop)
loop.run_until_complete(main())  #執行協程(coroutine)
print("花費:" + str(time.time() - start_time) + "秒")

範例中,第40行利用asyncio模組(Module)的get_event_loop()方法(Method)來建立事件迴圈(Event Loop),第41行呼叫run_until_complete()方法(Method),來執行協程(coroutine),這樣事件迴圈(Event Loop)就能夠監控協程(coroutine)中的任務清單(Task),非同步的切換執行。執行結果如下:

python_asynchronous_scraper_using_asyncio_and_aiohttp

可以看到執行速度非常的快,104人力銀行網站1到10頁的Python職缺1.7秒就爬取完成。

七、小結

本文整合asyncio及aiohttp兩個非同步的模組(Module),來開發Python非同步的網頁爬蟲,除了能夠非同步的發送請求(request)外,也能夠針對先接收到的網頁回應,進行原始碼的解析及爬取,達到更快速的執行效率。您也想提升Python網頁爬蟲的執行效率嗎?不妨利用本文所分享的技巧來試試看吧 :)

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    留言

    1. Hi~Mike

      執行開發104非同步網頁爬蟲(asycio+aiohttp)的source code
      我用vscode執行時有跑出這個錯誤~請問是甚麼狀況呢?

      後來是加了以下這兩行才解決問題,解決方案出處
      https://stackoverflow.com/questions/46827007/runtimeerror-this-event-loop-is-already-running-in-python

      import nest_asyncio
      nest_asyncio.apply()

      雖然解決,但不清楚問題所在,是否可以協助解惑呢?感謝
      ---------------------------------------------------------------------------
      RuntimeError Traceback (most recent call last)
      in
      40 start_time = time.time() # 開始執行時間
      41 loop = asyncio.get_event_loop() # 建立事件迴圈(Event Loop)
      ---> 42 loop.run_until_complete(main()) # 執行協程(coroutine)
      43 print("花費:" + str(time.time() - start_time) + "秒")

      ~\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\asyncio\base_events.py in run_until_complete(self, future)
      568 future.add_done_callback(_run_until_complete_cb)
      569 try:
      --> 570 self.run_forever()
      571 except:
      572 if new_task and future.done() and not future.cancelled():

      ~\AppData\Local\Programs\Python\Python37-32\lib\asyncio\base_events.py in run_forever(self)
      523 self._check_closed()
      524 if self.is_running():
      --> 525 raise RuntimeError('This event loop is already running')
      526 if events._get_running_loop() is not None:
      527 raise RuntimeError(

      RuntimeError: This event loop is already running

      回覆刪除
      回覆
      1. MINI您好:

        自己也是用VSCode開發,但是沒有遇到這個問題,看起來可能是在執行的過程中,在非同步的等待任務時,又有另一個任務要執行,導致already running已經執行中的錯誤。您所使用的nest_asyncio套件,能夠讓事件迴圈(Event Loop)為巢狀,不會因為有少許的機會發生等待,而讓事件迴圈(Event Loop)卡住,感謝您的分享 :)

        刪除

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    Photo by William Hook on Unsplash 日常生活中,每個人都有關注的事情,像是演唱會門票的開賣、喜歡的商品降價或新電影上檔等,而為了要及時自動取得這些資訊, Python 網頁爬蟲就被廣泛的使用,除了將爬取的資訊透過 [Python 實戰應用 ]Python 寄送 Gmail 電子郵件實作教學 文章介紹的電子郵件進行通知外,另一個備受歡迎的接收通知管道就是 LINE 。 而 LINE 官方提供了 LINE Notify 的服務,只要完成和 LINE 網站的連動設定,就可以透過 LINE Notify 推播或傳送訊息至目標使用者的 LINE 中。 本文即以 Udemy 線上課程網站為例,利用 Python 網頁爬蟲關注想購買的線上課程,只要低於指定的價格,就透過 LINE Notify 服務傳送訊息給使用者。本文的重點包含: 登錄 LINE Notify 服務 發行 LINE Notify 權杖(Token) 整合 Python 網頁爬蟲及 LINE Notify 服務 一、登錄 LINE Notify 服務 首先,前往 LINE Notify 官網 ,來進行Python網頁爬蟲與LINE Notify的連動設定,如下圖: 點選右上角的登入,輸入 LINE 帳號及密碼,如下圖: 成功登入後,就可以看到「管理登錄服務」頁面,如下圖: 接著,點擊「登錄服務」,輸入 LINE Notify 服務的基本資料,由於本文的 Python 爬蟲是跑在本機上,所以「服務網址」及「 Callback URL 」皆為 http://127.0.0.1 ,如下範例: 填寫完成後,點擊「同意並前往下一步」,就可以看到剛剛所輸入的基本資料,確認沒問題點選「登錄」按鈕即可,如下範例: 這時後 LINE Notify 會發送認證郵件到登錄服務時,所填寫的電子郵件帳號中,如下圖: 完成電子郵件認證後,點擊「前往服務一覽」,可以看到 LINE Notify 配發了一個 Client ID(帳號) 給我們,如下圖: 而密碼則需點擊服務,才可以看到,如下圖: 以上就完成了 LINE Notify 服務的基本資料登錄了。 二、發行 LINE Notify 權杖 (Token) 有了的服務帳號及密碼後,接下來,就可以向 LINE Notify 取得權杖 (token) ,各位可以把

    [Python教學]搞懂5個Python迴圈常見用法

    Photo by Scott Webb on Unsplash 在撰寫程式的過程中,都有機會要重複執行一些相同的運算,但是重複撰寫好幾次同樣的運算看起來非常的沒有效率,所以在這個情況下我們通常會使用迴圈來幫我們完成,本篇就來介紹 Python 迴圈的使用方式,包含 For-Loops 、 Nested Loops 及 while-Loops ,並且說明用來控制迴圈流程的 break 及 continue 指令。 一、 range() 方法 在開始介紹 Python 迴圈之前,先來說明一個在執行迴圈時常用的 range() 方法,主要用來幫我們產生數列,語法如下: range( 起始值 , 結束值 , 遞增 ( 減 ) 值 ) 使用說明: range(20) :起始值預設從 0 開始,所以會產生 0 到 19 的整數序列。 range(10,20) :起始值從 10 開始,所以會產生 10 到 19 的整數序列。 range(10,20,3) :起始值從 10 開始,遞增值為 3 ,所以會產生 10,13,16,19的整數序列 。 二、 Python For-Loops 敘述 可以針對 Iterable( 可疊代的 ) 物件來進行讀取, Python 內建幾個常用的 Iterable 物件,像是 String( 字串 ) 、 List( 串列 ) 、 Tuples( 元組 ) 、 Dictionary( 字典 ) 等,往後會出文章詳細的介紹。 Python for-loop 的語法如下: 在語法中, in 的後方就是 for-loop 要讀取的目標物,這個目標物的為 Iterable ( 可疊代的 ) 物件,一次讀取一個元素,然後用 item( 自訂變數名稱 ) 來接收每次讀取到的元素,執行區塊中的運算。注意 for-loop 的結尾需加上冒號 ( : ) 及區塊中的運算式要有相同的縮排,範例如下: 在範例中, for-loop 的讀取目標物為一個字串,每一次讀取一個字母,並且用 letter 變數來接收,執行 print() 方法。 三、 Python Nested Loops ( 巢狀迴圈 ) 簡單來說,就是迴圈中又有一層迴圈,我們來看一個範例:   這個巢狀迴

    解析Python模組(Module)和套件(Package)的概念

    Photo by Helloquence on Unsplash 當我們在開發大型應用程式時,如果沒有適當的組織程式碼,除了會降低開發的效率外,也不易於維護,所以模組 (Module) 化就顯得相當的重要,讓程式碼能夠透過引用的方式來重複使用,提升重用性 (Reusable) 。 但是隨著專案模組 (Module) 的增加,將難以管理及問題的追蹤,這時候就能將模組 (Module) 打包成套件 (Package) ,利用其階層式的結構來彈性規劃模組 (Module) 。 本篇文章就帶大家瞭解 Python 模組 (Module) 及套件 (Package) 的重要觀念,包含: 什麼是模組 (Module) 模組引用方式 (Import) 什麼是套件 (Package) dir() 函式 (dir function) 將模組當作腳本來執行 (Executing a Module as a Script) 一、什麼是模組 (Module) 模組 (Module) 就是一個檔案,包含了相關性較高的程式碼。隨著應用程式的開發規模越來越大,我們不可能把所有的程式碼都寫在同一份 Python 檔案中,一定會將關聯性較高的程式碼抽出來放在不同的檔案中來形成模組 (Module) ,主程式再透過引用的方式來使用。所以模組 (Module) 可以提高程式碼的重用性 (Reusable) 且易於維護。 假設我們現在要開發一個部落格,主程式為 app.py ,在還沒有模組化時,程式碼可能長得像這樣: #取得作者 def get_author(): return "Mike" #取得電子郵件 def get_email(): return "learncodewithmike@gmail.com" #新增文章 def add_post(title): pass #刪除文章 def delete_post(title): pass add_post() author = get_author() email = get_email() 各位應該可以想像,隨著部落格功能的增加,將所有程式碼都寫在  app.py 主程式中會變得怎麼樣。所以這

    Visual Studio Code Python環境建置

    在 完成 Python安裝 後,接下來就需要選擇一個開發工具來撰寫程式碼,目前市面上的開發工具有很多,像是 Sublime 、 Visual Studio Code 、 Atom 、 PyCharm 等,各自都有其優點,沒有哪一個工具一定最好,只要依照個人喜好進行選擇就可以了。本篇就以 Windows 平台為例,介紹如何在 Visual Studio Code( 簡稱 VSCode) 中建置 Python 的開發環境。為什麼會推薦使用 VSCode 呢 ? 除了它是一個較輕量的開發工具以外,它還具有以下的特點。 一、 VSCode 特色 1.   Intellisense( 智慧語法提示 ) 於撰寫程式碼時, VSCode 會提示此物件能使用的各種屬性 (Property) 及方法 (Method) ,並且會顯示該方法的簡要說明及回傳的型別。點選需要的方法後,自動完成,無須逐字 Key 完所有的字母,大幅提高撰寫程式碼的效率。 2.   Debugging( 偵錯功能 ) VSCode 擁有出色的偵錯功能,能將中斷點下在可能出問題的程式碼列,並於偵錯模式中,逐步的執行程式碼,左欄視窗會依據執行的過程顯示各個變數目前的數值,減少開發人員除錯的時間。 3.   Bult-in Git( 內建 Git) VSCode 內建 Git 原生的功能,包含常用的如 Pull 、 Push 、 Commit 及不同版本程式碼的異動比較等,讓我們在程式撰寫的過程中,易於進行版本控管。 4.   Code Formatting( 程式碼排版 ) 在稍後教大家安裝 Python 套件後, VSCode 會在儲存的時候,依據 Python 官方的程式碼撰寫風格原則 ( PEP8 - Style Gide for Python Code ) 自動幫我們排版程式碼,提高程式碼的可讀性。 5.   Linting( 程式碼檢查 ) 同樣的安裝完 Python 套件後, VSCode 的 Linting 功能在我們撰寫程式的過程中,分析我們的程式碼,只要有語法上的錯誤,即會顯示紅色的線條,並在下方的 PROBLEMS 頁籤中,提示錯誤的原因。 6.   Extensions( 擴充套件 )

    [Python實戰應用]掌握Python連結MySQL資料庫的重要操作

    Photo by Glenn Carstens-Peters on Unsplash 在現今很多的 Python 應用當中,像是開發爬蟲獲取網頁資料,或透過 API 取得所需的資訊等,都有機會將這些有效的資料存進資料庫中,透過其強大的查詢語法篩選、分析及過濾資料,甚至可以直接匯出 Excel 報表等,資料庫扮演了非常重要的角色。 所以本文將延續 瞭解 Python 存取 API 的重要觀念-以 KKBOX Open API 為例 文章,模擬實務上呼叫 KKBOX Open  API 取得資料後,如何透過 Python 存進 MySQL 資料庫中,並且執行資料的新增、查詢、修改及刪除操作, 利用實作來瞭解 Python 存取資料庫的重要概念 ,重點包含: Python 專案前置作業 安裝 MySQL 資料庫 建立 MySQL 資料庫 建立 MySQL 資料表 新增資料表資料 查詢資料表資料 修改資料表資料 刪除資料表資料 一、 Python 專案前置作業 在開始今天的實作前,將 Python 專案中的 charts.py 簡化為以下範例: import requests # 取得Token def get_access_token(): #API網址 url = "https://account.kkbox.com/oauth2/token" #標頭 headers = { "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Host": "account.kkbox.com" } #參數 data = { "grant_type": "client_credentials", "client_id": "貼上ID內容", "client_secret": "貼上Secret內容"