在 Python 爬虫开发中，效率往往是开发者关注的核心问题。当面对需要批量请求大量网页数据的场景时，传统的同步爬虫方案常常会因等待网络响应而浪费大量时间，效率低下。而 aiohttp 库的出现，为解决这一问题提供了高效的异步方案，能让爬取效率实现 10 倍甚至更高的提升。

传统同步爬虫通常使用 requests 库发送请求，其特点是串行执行。也就是说，只有当一个请求完成并获取到响应后，才会发起下一个请求。在网络延迟较高的情况下，大部分时间都浪费在了等待响应上。比如，当我们需要爬取 100 个网页时，若每个请求平均耗时 1 秒，同步方式下总耗时大约需要 100 秒，这显然无法满足高效爬取的需求。

而 aiohttp 基于 Python 的 asyncio 模块，实现了异步 HTTP 请求。它的核心优势在于 “非阻塞”，即发起一个请求后，不需要等待响应返回，就可以继续发起其他请求。当某个请求的响应返回时，再通过回调函数或 await 关键字处理结果。这种方式能最大限度地利用 CPU 资源，减少因网络等待造成的时间损耗。同样是爬取 100 个网页，在异步方式下，总耗时可能仅需 10 秒左右，效率提升十分显著。

下面通过简单代码对比，直观感受两者的差异。

同步代码（使用 requests）：

import requests
import time

def sync_crawl(urls):
    start_time = time.time()
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        print(f"获取 {url} 状态码：{response.status_code}")
    end_time = time.time()
    print(f"同步爬取总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

# 测试10个示例URL
test_urls = ["https://httpbin.org/get"] * 10
sync_crawl(test_urls)

运行上述同步代码，总耗时通常在 5-10 秒（受网络环境影响）。

异步代码（使用 aiohttp）：

import aiohttp
import asyncio
import time

async def async_fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return f"获取 {url} 状态码：{response.status}"

async def async_crawl(urls):
    start_time = time.time()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # 创建任务列表
        tasks = [async_fetch(session, url) for url in urls]
        # 并发执行任务
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for result in results:
            print(result)
    end_time = time.time()
    print(f"异步爬取总耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

# 测试10个示例URL
test_urls = ["https://httpbin.org/get"] * 10
# 运行异步函数
asyncio.run(async_crawl(test_urls))

同样测试 10 个 URL，异步代码的总耗时通常仅需 0.5-2 秒，效率提升明显。

需要注意的是，在使用 aiohttp 进行异步爬取时，需合理控制并发数量，避免因请求过于频繁给目标服务器造成过大压力，同时也要遵守网站的 robots 协议和爬虫规则，确保爬取行为合法合规。

总之，对于需要批量请求的爬虫场景，aiohttp 的异步方案能极大提升爬取效率，是 Python 爬虫开发者进阶过程中必备的技能之一。