Python爬虫实战：异步爬虫实战 - 从aiohttp入门到生产级并发控制（附CSV导出 + SQLite持久化存储）！
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
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全文目录：
-
- 🌟 开篇语
- 1️⃣ 摘要（Abstract）
- 2️⃣ 背景与需求（Why）
- 3️⃣ 合规与注意事项（必写）
- 4️⃣ 技术选型与整体流程（What/How）
- 5️⃣ 环境准备与依赖安装（可复现）
- 6️⃣ 核心实现：请求层（Fetcher）
- 7️⃣ 核心实现：解析层（Parser）
- 8️⃣ 数据存储与导出（Storage）
- 9️⃣ 并发控制与限速（核心）
- 🔟 断点续爬实现（生产必备）
- 1️⃣1️⃣ 完整示例：GitHub Trending 爬虫
- 1️⃣2️⃣ 完整示例：电商爬虫（进阶版）
- 1️⃣3️⃣ 常见问题与排错（FAQ）
- 1️⃣4️⃣ 进阶优化（锦上添花）
- 1️⃣5️⃣ 总结与延伸阅读
- 🌟 文末
🌟 开篇语
哈喽，各位小伙伴们你们好呀～我是【喵手】。
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欢迎大家常来逛逛，一起学习，一起进步～🌟
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
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1️⃣ 摘要（Abstract）
本文将手把手教你用 aiohttp + asyncio 构建一个生产级异步爬虫，从 GitHub API 的简单并发开始，逐步升级到电商网站的复杂场景，最终实现：并发控制、智能限速、断点续爬、优雅的错误处理。
读完本文你将获得：
- 理解异步爬虫与同步爬虫的本质区别，知道什么场景该用异步
- 掌握
aiohttp的核心用法：Session 管理、并发控制、超时设置 - 学会用
asyncio.Semaphore和aiolimiter实现精准的并发数和频率控制 - 实现断点续爬机制，爬虫中断后能从上次位置继续
- 获得两套完整可运行的代码：GitHub Trending 爬虫（500行）+ 电商商品爬虫（800行）
2️⃣ 背景与需求（Why）
为什么需要异步爬虫？
去年我接了个需求：爬取 5000 个电商商品的详情页，每个商品需要访问详情页、评论页、店铺页三个 URL。用传统的 requests 同步爬虫，单线程跑了 6 小时才完成（平均每秒 0.7 个请求）。
后来改用 aiohttp 异步方案，并发数设为 50，同样的任务 25 分钟 就跑完了，速度提升了 14 倍。但这还不是重点——重点是异步方案的 CPU 占用率只有 8%，而多线程方案即使开 10 个线程，CPU 也要飙到 40%。
异步爬虫适合的场景：
- IO 密集型任务：大量时间花在等待网络响应（下载图片、API 调用、大规模数据采集）
- 需要高并发：目标站点允许较高 QPS，且服务器带宽充足
- 不适合 CPU 密集计算：如果爬下来还要做大量数据清洗/计算，异步优势会被抵消
本文的两个实战目标
目标 1：GitHub Trending 爬虫（入门）
- 数据源：GitHub 公开 API（
https://api.github.com） - 目标字段：仓库名、星标数、语言、描述、作者
- 技术重点：基础异步请求、JSON 解析、并发控制
目标 2：电商商品爬虫（进阶）
- 数据源：某图书电商网站（以京东图书为例演示逻辑，实际代码用模拟站点）
- 目标字段：书名、作者、价格、评分、评论数、详情链接
- 技术重点：分页爬取、详情页并发、限速、断点续爬、反爬应对
3️⃣ 合规与注意事项（必写）
robots.txt 的基本尊重
在开始之前，必须强调：爬虫不是黑客工具，合规是底线。
# 检查 robots.txt 的示例代码
import urllib.robotparser
rp = urllib.robotparser.RobotFileParser()
rp.set_url("https://example.com/robots.txt")
rp.read()
# 检查某个路径是否允许爬取
if rp.can_fetch("*", "https://example.com/products"):
print("允许爬取")
else:
print("禁止爬取，请遵守规则")
频率控制与并发限制
真实案例：我曾把并发数设成 200 去爬某个中小型网站，结果第二天收到对方运维的邮件，说我的请求把他们服务器打挂了…后来赔礼道歉，把并发降到 10，加了随机延迟才重新获得信任。
建议的安全阈值：
- 大型网站（如淘宝、京东）：并发 20-50，QPS < 10
- 中型网站：并发 5-10，QPS < 3
- 小型网站：并发 2-5，QPS < 1
- 公共 API：严格遵守官方文档的 Rate Limit
明确不能做的事
❌ 不要爬取需要付费/登录才能看的内容（除非你有账号且仅用于个人学习）
❌ 不要绕过验证码/加密接口（技术上能做≠法律上能做）
❌ 不要采集个人隐私数据（姓名、手机号、身份证等）
❌ 不要用于商业目的（除非获得授权）
4️⃣ 技术选型与整体流程（What/How）
静态 vs 动态 vs API：本文属于哪种？
| 类型 | 数据来源 | 工具选择 | 本文案例 |
|---|---|---|---|
| 静态页面 | HTML 直出 | requests + lxml | ❌ |
| 动态渲染 | JS 生成内容 | Selenium/Playwright | ❌ |
| API 接口 | JSON 数据 | aiohttp | ✅ GitHub案例 |
| 混合型 | 静态HTML + 动态加载 | aiohttp + 解析 | ✅ 电商案例 |
整体流程设计
┌─────────────┐
│ URL 队列 │ ← 初始种子URL / 断点续爬加载
└──────┬──────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 并发控制层 (Semaphore + Limiter) │
│ • 限制同时运行的协程数 │
│ • 控制每秒请求频率 │
└──────┬──────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 请求层 (Fetcher) │
│ • aiohttp.ClientSession │
│ • headers / cookies / timeout │
│ • 重试机制 (指数退避) │
└──────┬──────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 解析层 (Parser) │
│ • JSON 解析 (API场景) │
│ • lxml/BeautifulSoup (HTML场景) │
│ • 字段提取 + 容错处理 │
└──────┬──────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────┐
│ 存储层 (Storage) │
│ • CSV / JSON / SQLite │
│ • 去重 (URL hash / 内容hash) │
│ • 断点记录 (已爬URL集合) │
└─────────────────────────────────────┘
为什么选 aiohttp？
对比其他方案：
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| requests + 多线程 | 简单易懂 | GIL锁限制、线程开销大 | 小规模爬虫 |
| Scrapy | 功能完善、社区强大 | 学习曲线陡、过度设计 | 大型项目 |
| aiohttp | 轻量、性能高、异步原生 | 需理解协程概念 | 中大规模、IO密集 |
| httpx | 同时支持同步/异步 | 生态不如aiohttp成熟 | 需兼容的项目 |
我选 aiohttp 的理由：
- 单进程就能实现数百并发，资源占用低
- 和
asyncio生态无缝集成（可搭配asyncpg、aiofiles等） - 代码结构清晰，不像 Scrapy 那么重
5️⃣ 环境准备与依赖安装（可复现）
Python 版本要求
- 最低要求：Python 3.8+（因为需要
asyncio.run()和typing的一些特性） - 推荐版本：Python 3.10+（性能更优，支持更好的类型提示）
依赖安装
# 核心依赖
pip install aiohttp==3.9.1 # 异步HTTP客户端
pip install aiofiles==23.2.1 # 异步文件操作
pip install aiolimiter==1.1.0 # 频率限制器
# 解析相关
pip install lxml==5.1.0 # HTML解析
pip install beautifulsoup4==4.12.2
# 数据存储
pip install aiosqlite==0.19.0 # 异步SQLite（可选）
# 工具库
pip install tqdm==4.66.1 # 进度条
pip install fake-useragent==1.4.0 # 随机UA
推荐项目结构
async_crawler/
├── crawler/
│ ├── __init__.py
│ ├── fetcher.py # 请求层
│ ├── parser.py # 解析层
│ ├── storage.py # 存储层
│ ├── limiter.py # 限速器
│ └── config.py # 配置文件
├── data/
│ ├── github_repos.csv # GitHub数据
│ ├── products.csv # 商品数据
│ └── checkpoint.json # 断点记录
├── logs/
│ └── crawler.log # 日志文件
├── main_github.py # GitHub爬虫入口
├── main_ecommerce.py # 电商爬虫入口
└── requirements.txt
6️⃣ 核心实现：请求层（Fetcher）
这是异步爬虫的核心，我会从最简单的版本开始，逐步加入重试、限速等机制。
6.1 基础版：单个请求
import aiohttp
import asyncio
async def fetch_url(url: str) -> str:
"""最简单的异步请求"""
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
# 使用示例
async def main():
html = await fetch_url("https://api.github.com")
print(html[:100])
asyncio.run(main())
问题：每次请求都创建新 Session，效率低下！
6.2 改进版：复用 Session
import aiohttp
from typing import Optional
class AsyncFetcher:
def __init__(self, timeout: int = 30):
self.timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
async def __aenter__(self):
# 创建 Session（支持 async with 语法）
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
}
self.session = aiohttp.ClientSession(
timeout=self.timeout,
headers=headers
)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
# 关闭 Session
if self.session:
await self.session.close()
async def fetch(self, url: str, method: str = 'GET', **kwargs) -> dict:
"""发起请求并返回统一格式"""
try:
async with self.session.request(method, url, **kwargs) as response:
return {
'url': url,
'status': response.status,
'content': await response.text(),
'headers': dict(response.headers)
}
except asyncio.TimeoutError:
return {'url': url, 'status': 408, 'error': 'Timeout'}
except Exception as e:
return {'url': url, 'status': 500, 'error': str(e)}
# 使用示例
async def main():
async with AsyncFetcher(timeout=10) as fetcher:
result = await fetcher.fetch("https://api.github.com")
print(f"Status: {result['status']}")
asyncio.run(main())
6.3 生产版：加入重试和指数退避
import aiohttp
import asyncio
import random
from typing import Optional, Dict, Any
from fake_useragent import UserAgent
class ProductionFetcher:
def __init__(
self,
timeout: int = 30,
max_retries: int = 3,
retry_delay: float = 1.0
):
self.timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
self.max_retries = max_retries
self.retry_delay = retry_delay
self.session: Optional[aiohttp.ClientSession] = None
self.ua = UserAgent()
async def __aenter__(self):
self.session = aiohttp.ClientSession(timeout=self.timeout)
return self
async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
if self.session:
await self.session.close()
async def fetch_with_retry(
self,
url: str,
method: str = 'GET',
**kwargs
) -> Dict[str, Any]:
"""带指数退避的重试机制"""
for attempt in range(self.max_retries):
try:
# 每次请求使用随机 UA
headers = kwargs.get('headers', {})
headers['User-Agent'] = self.ua.random
kwargs['headers'] = headers
async with self.session.request(method, url, **kwargs) as resp:
# 检查状态码
if resp.status == 200:
content_type = resp.headers.get('Content-Type', '')
# 根据内容类型选择解析方式
if 'application/json' in content_type:
content = await resp.json()
else:
content = await resp.text()
return {
'url': url,
'status': 200,
'content': content,
'attempt': attempt + 1
}
# 处理常见错误状态码
elif resp.status == 429: # Too Many Requests
retry_after = int(resp.headers.get('Retry-After', 60))
print(f"⚠️ 触发限流，等待 {retry_after} 秒...")
await asyncio.sleep(retry_after)
continue
elif resp.status in [403, 503]:
# 指数退避
delay = self.retry_delay * (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)
print(f"⚠️ {resp.status} 错误，{delay:.1f}秒后重试 ({attempt+1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(delay)
continue
else:
return {
'url': url,
'status': resp.status,
'error': f'HTTP {resp.status}'
}
except asyncio.TimeoutError:
delay = self.retry_delay * (2 ** attempt)
print(f"⏱️ 请求超时，{delay:.1f}秒后重试 ({attempt+1}/{self.max_retries})")
await asyncio.sleep(delay)
except aiohttp.ClientError as e:
print(f"❌ 网络错误: {str(e)}")
if attempt == self.max_retries - 1:
return {'url': url, 'status': 500, 'error': str(e)}
await asyncio.sleep(self.retry_delay)
return {'url': url, 'status': 500, 'error': '达到最大重试次数'}
关键点说明：
- 指数退避：
delay = base * (2 ** attempt)，避免雪崩式重试 - 随机抖动：
+ random.uniform(0, 1)，防止多协程同时重试 - 429 处理：尊重
Retry-After头，这是礼貌 - UA 轮换：每次请求随机 User-Agent，降低被识别概率
7️⃣ 核心实现：解析层（Parser）
7.1 GitHub API 解析（JSON 场景）
from typing import List, Dict, Any
from datetime import datetime
class GitHubParser:
"""GitHub API 数据解析器"""
@staticmethod
def parse_repo(data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""解析单个仓库数据"""
try:
return {
'name': data.get('name', 'N/A'),
'full_name': data.get('full_name', 'N/A'),
'stars': data.get('stargazers_count', 0),
'forks': data.get('forks_count', 0),
'language': data.get('language', 'Unknown'),
'description': data.get('description', '')[:200], # 截断长描述
'author': data.get('owner', {}).get('login', 'Unknown'),
'created_at': data.get('created_at', ''),
'updated_at': data.get('updated_at', ''),
'url': data.get('html_url', '')
}
except (KeyError, TypeError) as e:
# 容错：字段缺失时返回默认值
print(f"⚠️ 解析错误: {e}, 数据: {data}")
return {
'name': 'PARSE_ERROR',
'error': str(e)
}
@staticmethod
def parse_trending(html: str) -> List[Dict[str, str]]:
"""解析 GitHub Trending 页面（HTML场景演示）"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
repos = []
for article in soup.find_all('article', class_='Box-row'):
try:
# 提取仓库名
h2 = article.find('h2', class_='h3')
repo_name = h2.get_text(strip=True) if h2 else 'N/A'
# 提取描述
desc_tag = article.find('p', class_='col-9')
description = desc_tag.get_text(strip=True) if desc_tag else ''
# 提取语言
lang_tag = article.find('span', itemprop='programmingLanguage')
language = lang_tag.get_text(strip=True) if lang_tag else 'Unknown'
# 提取星标数（今日新增）
stars_tag = article.find('span', class_='float-sm-right')
stars_today = stars_tag.get_text(strip=True) if stars_tag else '0'
repos.append({
'repo_name': repo_name,
'description': description,
'language': language,
'stars_today': stars_today
})
except AttributeError as e:
# HTML结构变化时的容错
print(f"⚠️ 元素查找失败: {e}")
continue
return repos
7.2 电商商品解析（混合场景）
from lxml import etree
from typing import Optional
class EcommerceParser:
"""电商网站解析器"""
@staticmethod
def parse_product_list(html: str) -> List[Dict[str, str]]:
"""解析商品列表页"""
tree = etree.HTML(html)
products = []
# XPath 示例（实际需根据目标网站调整）
product_nodes = tree.xpath('//div[@class="product-item"]')
for node in product_nodes:
try:
# 提取字段（带默认值）
product_id = node.xpath('./@data-sku')[0] if node.xpath('./@data-sku') else None
title = ''.join(node.xpath('.//div[@class="title"]/text()')).strip()
price = ''.join(node.xpath('.//span[@class="price"]/text()')).strip()
detail_url = node.xpath('.//a/@href')[0] if node.xpath('.//a/@href') else None
# 数据清洗
if detail_url and not detail_url.startswith('http'):
detail_url = f"https://example.com{detail_url}"
products.append({
'product_id': product_id,
'title': title,
'price': EcommerceParser._clean_price(price),
'detail_url': detail_url
})
except IndexError:
# XPath 路径错误时跳过
continue
return products
@staticmethod
def parse_product_detail(html: str) -> Dict[str, Any]:
"""解析商品详情页"""
tree = etree.HTML(html)
try:
return {
'rating': EcommerceParser._extract_text(
tree, '//span[@class="rating-score"]/text()'
),
'review_count': EcommerceParser._extract_text(
tree, '//span[@class="review-count"]/text()'
),
'author': EcommerceParser._extract_text(
tree, '//span[@class="author"]/text()'
),
'publisher': EcommerceParser._extract_text(
tree, '//span[@class="publisher"]/text()'
),
'isbn': EcommerceParser._extract_text(
tree, '//span[@class="isbn"]/text()'
)
}
except Exception as e:
return {'error': str(e)}
@staticmethod
def _extract_text(tree, xpath: str, default: str = 'N/A') -> str:
"""安全提取文本"""
result = tree.xpath(xpath)
return result[0].strip() if result else default
@staticmethod
def _clean_price(price_str: str) -> Optional[float]:
"""价格清洗：'¥128.50' -> 128.5"""
import re
match = re.search(r'[\d.]+', price_str)
return float(match.group()) if match else None
关键技巧：
- XPath 优于 CSS Selector：速度快 30%，功能更强大
- 始终加默认值：
xpath(...)[0] if xpath(...) else 'N/A' - 数据清洗前置：在解析层就处理好格式，存储层只负责写入
8️⃣ 数据存储与导出（Storage）
8.1 CSV 存储（适合小规模）
import aiofiles
import csv
from typing import List, Dict
from pathlib import Path
class AsyncCSVStorage:
def __init__(self, filepath: str):
self.filepath = Path(filepath)
self.filepath.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self._initialized = False
async def save_batch(self, data: List[Dict], fieldnames: List[str]):
"""批量写入CSV"""
mode = 'a' if self._initialized else 'w'
async with aiofiles.open(self.filepath, mode, encoding='utf-8', newline='') as f:
# aiofiles 不支持 csv.DictWriter，需要手动处理
if not self._initialized:
# 写入表头
header = ','.join(fieldnames) + '\n'
await f.write(header)
self._initialized = True
# 写入数据行
for row in data:
line = ','.join(
f'"{str(row.get(field, ""))}"' for field in fieldnames
) + '\n'
await f.write(line)
async def load_existing_urls(self) -> set:
"""加载已爬取的URL（用于去重）"""
if not self.filepath.exists():
return set()
urls = set()
async with aiofiles.open(self.filepath, 'r', encoding='utf-8') as f:
content = await f.read()
for line in content.split('\n')[1:]: # 跳过表头
if line.strip():
# 假设URL在第一列
url = line.split(',')[0].strip('"')
urls.add(url)
return urls
8.2 SQLite 存储（推荐生产使用）
import aiosqlite
from typing import List, Dict
from pathlib import Path
class AsyncSQLiteStorage:
def __init__(self, db_path: str):
self.db_path = Path(db_path)
self.db_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
async def init_db(self):
"""初始化数据库表"""
async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
# GitHub 仓库表
await db.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS github_repos (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
full_name TEXT UNIQUE,
stars INTEGER,
forks INTEGER,
language TEXT,
description TEXT,
author TEXT,
url TEXT,
created_at TEXT,
crawled_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
# 商品表
await db.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
product_id TEXT UNIQUE,
title TEXT,
price REAL,
rating REAL,
review_count INTEGER,
detail_url TEXT,
crawled_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
# 爬取记录表（用于断点续爬）
await db.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS crawl_progress (
url TEXT PRIMARY KEY,
status TEXT,
crawled_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)
''')
await db.commit()
async def save_repos(self, repos: List[Dict]):
"""批量保存 GitHub 仓库"""
async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
await db.executemany(
'''INSERT OR REPLACE INTO github_repos
(full_name, stars, forks, language, description, author, url, created_at)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)''',
[
(
r['full_name'], r['stars'], r['forks'],
r['language'], r['description'], r['author'],
r['url'], r['created_at']
)
for r in repos
]
)
await db.commit()
async def save_products(self, products: List[Dict]):
"""批量保存商品"""
async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
await db.executemany(
'''INSERT OR REPLACE INTO products
(product_id, title, price, rating, review_count, detail_url)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)''',
[
(
p.get('product_id'), p.get('title'),
p.get('price'), p.get('rating'),
p.get('review_count'), p.get('detail_url')
)
for p in products
]
)
await db.commit()
async def mark_crawled(self, url: str, status: str = 'success'):
"""标记URL已爬取"""
async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
await db.execute(
'INSERT OR REPLACE INTO crawl_progress (url, status) VALUES (?, ?)',
(url, status)
)
await db.commit()
async def get_crawled_urls(self) -> set:
"""获取已爬取的URL"""
async with aiosqlite.connect(self.db_path) as db:
cursor = await db.execute(
'SELECT url FROM crawl_progress WHERE status = "success"'
)
rows = await cursor.fetchall()
return {row[0] for row in rows}
字段映射表
GitHub 仓库字段：
| 字段名 | 类型 | 示例值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| full_name | TEXT | “openai/gpt-4” | 仓库全名 |
| stars | INTEGER | 45320 | 星标数 |
| forks | INTEGER | 3210 | Fork数 |
| language | TEXT | “Python” | 主要语言 |
| description | TEXT | “GPT-4 API…” | 仓库描述 |
| url | TEXT | “https://github…” | 仓库链接 |
电商商品字段：
| 字段名 | 类型 | 示例值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| product_id | TEXT | “12345678” | 商品ID（唯一） |
| title | TEXT | “Python编程…” | 商品标题 |
| price | REAL | 89.9 | 价格 |
| rating | REAL | 4.8 | 评分 |
| review_count | INTEGER | 1523 | 评论数 |
9️⃣ 并发控制与限速（核心）
这是异步爬虫最关键的部分，也是最容易踩坑的地方。
9.1 Semaphore：控制并发数
import asyncio
from typing import List
class ConcurrencyController:
def __init__(self, max_concurrent: int = 10):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.active_tasks = 0
async def fetch_with_limit(self, fetcher, url: str):
"""限制并发数的请求"""
async with self.semaphore:
self.active_tasks += 1
print(f"🔄 当前并发数: {self.active_tasks}")
result = await fetcher.fetch_with_retry(url)
self.active_tasks -= 1
return result
async def batch_fetch(
self,
fetcher,
urls: List[str]
) -> List[dict]:
"""批量并发请求"""
tasks = [
self.fetch_with_limit(fetcher, url)
for url in urls
]
results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
# 过滤异常
return [
r for r in results
if not isinstance(r, Exception)
]
9.2 aiolimiter：精准的频率控制
from aiolimiter import AsyncLimiter
import asyncio
class RateLimitedFetcher:
def __init__(
self,
max_concurrent: int = 10,
rate_limit: float = 5.0 # 每秒最多5个请求
):
self.semaphore = asyncio.Semaphore(max_concurrent)
self.rate_limiter = AsyncLimiter(rate_limit, 1.0) # 5 requests per 1 second
async def fetch(self, fetcher, url: str):
"""既限制并发数，又限制频率"""
async with self.semaphore: # 控制并发数
async with self.rate_limiter: # 控制QPS
return await fetcher.fetch_with_retry(url)
async def batch_fetch(self, fetcher, urls: List[str]):
"""批量请求（带双重限制）"""
tasks = [self.fetch(fetcher, url) for url in urls]
return await asyncio.gather(*tasks)
实际效果对比：
import time
async def test_rate_limit():
"""测试限流效果"""
urls = [f"https://api.github.com/repos/test/{i}" for i in range(20)]
# 不限速：20个请求在0.5秒内全部发出
start = time.time()
limiter = RateLimitedFetcher(max_concurrent=20, rate_limit=1000)
await limiter.batch_fetch(fetcher, urls)
print(f"不限速耗时: {time.time() - start:.2f}s") # ~0.5s
# 限速5 QPS：20个请求需要4秒
start = time.time()
limiter = RateLimitedFetcher(max_concurrent=20, rate_limit=5)
await limiter.batch_fetch(fetcher, urls)
print(f"限速5QPS耗时: {time.time() - start:.2f}s") # ~4.0s
🔟 断点续爬实现（生产必备）
10.1 基于文件的断点记录
import json
import aiofiles
from pathlib import Path
from typing import Set
class CheckpointManager:
def __init__(self, checkpoint_file: str = 'data/checkpoint.json'):
self.checkpoint_file = Path(checkpoint_file)
self.checkpoint_file.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.crawled_urls: Set[str] = set()
async def load(self):
"""加载已爬取的URL"""
if self.checkpoint_file.exists():
async with aiofiles.open(self.checkpoint_file, 'r') as f:
content = await f.read()
data = json.loads(content)
self.crawled_urls = set(data.get('crawled_urls', []))
print(f"📂 加载断点: 已爬取 {len(self.crawled_urls)} 个URL")
async def save(self):
"""保存爬取进度"""
async with aiofiles.open(self.checkpoint_file, 'w') as f:
data = {
'crawled_urls': list(self.crawled_urls),
'total_count': len(self.crawled_urls)
}
await f.write(json.dumps(data, indent=2))
def is_crawled(self, url: str) -> bool:
"""检查URL是否已爬取"""
return url in self.crawled_urls
async def mark_crawled(self, url: str):
"""标记URL已爬取"""
self.crawled_urls.add(url)
# 每爬100个URL自动保存一次
if len(self.crawled_urls) % 100 == 0:
await self.save()
print(f"💾 自动保存: 已爬 {len(self.crawled_urls)} 个")
10.2 实战应用示例
async def crawl_with_checkpoint(urls: List[str]):
"""支持断点续爬的爬虫主函数"""
checkpoint = CheckpointManager()
await checkpoint.load()
# 过滤已爬取的URL
urls_to_crawl = [url for url in urls if not checkpoint.is_crawled(url)]
print(f"📊 总任务: {len(urls)}, 已完成: {len(urls)-len(urls_to_crawl)}, 待爬: {len(urls_to_crawl)}")
if not urls_to_crawl:
print("✅ 所有URL已爬取完毕!")
return
async with ProductionFetcher() as fetcher:
limiter = RateLimitedFetcher(max_concurrent=10, rate_limit=3)
# 分批处理（避免内存溢出）
batch_size = 50
for i in range(0, len(urls_to_crawl), batch_size):
batch = urls_to_crawl[i:i+batch_size]
results = await limiter.batch_fetch(fetcher, batch)
# 保存数据 + 标记完成
for result in results:
if result['status'] == 200:
await checkpoint.mark_crawled(result['url'])
print(f"✅ 批次 {i//batch_size + 1} 完成: {len(results)}/{len(batch)}")
# 最终保存
await checkpoint.save()
print(f"🎉 爬取完成! 共 {len(checkpoint.crawled_urls)} 个URL")
1️⃣1️⃣ 完整示例：GitHub Trending 爬虫
这是一个完整可运行的项目代码（约 400 行）：
# main_github.py
import asyncio
import aiohttp
from typing import List, Dict
from datetime import datetime
from tqdm.asyncio import tqdm
import logging
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('logs/github_crawler.log'),
logging.StreamHandler()
]
)
logger = logging.getLogger(__name__)
class GitHubCrawler:
"""GitHub 异步爬虫"""
def __init__(self, max_concurrent=10, rate_limit=5):
self.base_url = "https://api.github.com"
self.fetcher = None
self.limiter = RateLimitedFetcher(max_concurrent, rate_limit)
self.storage = AsyncSQLiteStorage('data/github.db')
self.checkpoint = CheckpointManager('data/github_checkpoint.json')
async def initialize(self):
"""初始化"""
await self.storage.init_db()
await self.checkpoint.load()
self.fetcher = ProductionFetcher(timeout=15, max_retries=3)
await self.fetcher.__aenter__()
async def cleanup(self):
"""清理资源"""
if self.fetcher:
await self.fetcher.__aexit__(None, None, None)
await self.checkpoint.save()
async def fetch_trending_repos(self, language='python', since='daily'):
"""获取 Trending 仓库列表"""
# GitHub API 端点
url = f"{self.base_url}/search/repositories"
params = {
'q': f'language:{language} stars:>100',
'sort': 'stars',
'order': 'desc',
'per_page': 30
}
result = await self.limiter.fetch(self.fetcher, url)
if result['status'] == 200:
items = result['content'].get('items', [])
logger.info(f"✅ 获取到 {len(items)} 个 {language} 仓库")
return items
else:
logger.error(f"❌ 请求失败: {result}")
return []
async def fetch_repo_details(self, repo_url: str) -> Dict:
"""获取仓库详情"""
if self.checkpoint.is_crawled(repo_url):
logger.info(f"⏭️ 跳过已爬取: {repo_url}")
return None
result = await self.limiter.fetch(self.fetcher, repo_url)
if result['status'] == 200:
await self.checkpoint.mark_crawled(repo_url)
return GitHubParser.parse_repo(result['content'])
else:
logger.warning(f"⚠️ 详情页失败: {repo_url} - {result.get('error')}")
return None
async def crawl_languages(self, languages: List[str]):
"""爬取多个语言的热门仓库"""
all_repos = []
for lang in languages:
logger.info(f"🔍 开始爬取 {lang} 仓库...")
repos = await self.fetch_trending_repos(lang)
# 并发获取详情
detail_tasks = [
self.fetch_repo_details(repo['url'])
for repo in repos
]
# 使用 tqdm 显示进度
details = []
for coro in tqdm(
asyncio.as_completed(detail_tasks),
total=len(detail_tasks),
desc=f"爬取 {lang}"
):
result = await coro
if result:
details.append(result)
all_repos.extend(details)
logger.info(f"✅ {lang} 完成: {len(details)} 个仓库")
# 批量保存
if all_repos:
await self.storage.save_repos(all_repos)
logger.info(f"💾 已保存 {len(all_repos)} 个仓库到数据库")
return all_repos
async def main():
"""主函数"""
crawler = GitHubCrawler(max_concurrent=5, rate_limit=2)
try:
await crawler.initialize()
# 爬取多种语言
languages = ['python', 'javascript', 'go', 'rust', 'typescript']
repos = await crawler.crawl_languages(languages)
print(f"\n{'='*50}")
print(f"🎉 爬取完成!")
print(f"📊 总计: {len(repos)} 个仓库")
print(f"💾 数据保存在: data/github.db")
print(f"{'='*50}")
except KeyboardInterrupt:
logger.warning("⚠️ 用户中断，保存进度...")
finally:
await crawler.cleanup()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
运行方式：
python main_github.py
输出示例：
2025-01-31 14:23:10 - INFO - 📂 加载断点: 已爬取 0 个URL
2025-01-31 14:23:10 - INFO - 🔍 开始爬取 python 仓库...
2025-01-31 14:23:11 - INFO - ✅ 获取到 30 个 python 仓库
爬取 python: 100%|████████████| 30/30 [00:12<00:00, 2.41it/s]
2025-01-31 14:23:23 - INFO - ✅ python 完成: 28 个仓库
2025-01-31 14:23:23 - INFO - 💾 自动保存: 已爬 100 个
...
==================================================
🎉 爬取完成!
📊 总计: 142 个仓库
💾 数据保存在: data/github.db
==================================================
1️⃣2️⃣ 完整示例：电商爬虫（进阶版）
这个版本展示更复杂的场景：列表页 + 详情页，带完整的反爬应对。
# main_ecommerce.py
import asyncio
import random
from typing import List, Dict
from urllib.parse import urljoin
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
class EcommerceCrawler:
"""电商异步爬虫（以京东图书为示例逻辑）"""
def __init__(self):
self.base_url = "https://example-bookstore.com" # 替换为实际URL
self.fetcher = None
self.limiter = RateLimitedFetcher(max_concurrent=10, rate_limit=3)
self.storage = AsyncSQLiteStorage('data/products.db')
self.checkpoint = CheckpointManager('data/products_checkpoint.json')
async def initialize(self):
await self.storage.init_db()
await self.checkpoint.load()
self.fetcher = ProductionFetcher(timeout=20, max_retries=5)
await self.fetcher.__aenter__()
async def cleanup(self):
if self.fetcher:
await self.fetcher.__aexit__(None, None, None)
await self.checkpoint.save()
async def fetch_category_pages(self, category_url: str, max_pages: int = 10):
"""爬取分类的所有分页"""
all_products = []
for page in range(1, max_pages + 1):
url = f"{category_url}?page={page}"
if self.checkpoint.is_crawled(url):
logger.info(f"⏭️ 跳过已爬页面: page {page}")
continue
# 随机延迟（模拟人类行为）
await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 2.0))
result = await self.limiter.fetch(self.fetcher, url)
if result['status'] == 200:
products = EcommerceParser.parse_product_list(result['content'])
if not products: # 没有商品了，说明到底了
logger.info(f"📄 第 {page} 页无商品，停止翻页")
break
all_products.extend(products)
await self.checkpoint.mark_crawled(url)
logger.info(f"✅ 第 {page} 页: {len(products)} 个商品")
else:
logger.error(f"❌ 第 {page} 页失败: {result.get('error')}")
break
return all_products
async def fetch_product_detail(self, product: Dict) -> Dict:
"""获取商品详情"""
detail_url = product['detail_url']
if self.checkpoint.is_crawled(detail_url):
return None
result = await self.limiter.fetch(self.fetcher, detail_url)
if result['status'] == 200:
detail = EcommerceParser.parse_product_detail(result['content'])
# 合并列表页和详情页数据
product.update(detail)
await self.checkpoint.mark_crawled(detail_url)
return product
else:
logger.warning(f"⚠️ 详情页失败: {detail_url}")
return None
async def crawl_category(self, category_name: str, category_url: str):
"""爬取某个分类"""
logger.info(f"🔍 开始爬取分类: {category_name}")
# 1. 获取列表页所有商品
products = await self.fetch_category_pages(category_url, max_pages=20)
logger.info(f"📋 {category_name} 列表页: {len(products)} 个商品")
# 2. 并发获取详情页
detail_tasks = [
self.fetch_product_detail(p)
for p in products
if p.get('detail_url')
]
# 分批处理（避免内存爆炸）
batch_size = 50
all_details = []
for i in range(0, len(detail_tasks), batch_size):
batch = detail_tasks[i:i+batch_size]
batch_results = []
for coro in tqdm(
asyncio.as_completed(batch),
total=len(batch),
desc=f"{category_name} 详情"
):
result = await coro
if result:
batch_results.append(result)
all_details.extend(batch_results)
# 每批次保存一次
if batch_results:
await self.storage.save_products(batch_results)
logger.info(f"💾 批次 {i//batch_size + 1} 保存: {len(batch_results)} 个商品")
logger.info(f"✅ {category_name} 完成: {len(all_details)} 个商品详情")
return all_details
async def main():
"""主函数"""
crawler = EcommerceCrawler()
try:
await crawler.initialize()
# 定义要爬取的分类
categories = {
'计算机': 'https://example-bookstore.com/category/computer',
'经济管理': 'https://example-bookstore.com/category/business',
'小说文学': 'https://example-bookstore.com/category/fiction'
}
for name, url in categories.items():
await crawler.crawl_category(name, url)
# 分类之间暂停一下（更安全）
await asyncio.sleep(random.uniform(5, 10))
print("\n🎉 所有分类爬取完成!")
except KeyboardInterrupt:
logger.warning("⚠️ 用户中断")
finally:
await crawler.cleanup()
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
1️⃣3️⃣ 常见问题与排错（FAQ）
Q1: 遇到 403 Forbidden 怎么办？
症状：所有请求返回 403
原因排查：
- User-Agent 太明显：检查是否用了
python-requests/2.28.0这种默认 UA - 缺少关键 headers：有些网站要求
Referer、Accept-Language - IP 被封：短时间内请求太频繁
解决方案：
# 改进的 headers
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
'Referer': 'https://example.com/',
'Connection': 'keep-alive',
'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}
# 如果还不行，用代理
async def fetch_with_proxy(url):
proxy = "http://your-proxy-server:8080"
async with session.get(url, proxy=proxy) as resp:
return await resp.text()
Q2: 返回的 HTML 是空壳怎么办？
症状：response.text() 只有一堆 <script> 标签，没有实际数据
原因：网站使用了 动态渲染（React/Vue/Angular），数据通过 AJAX 加载
排查方法：
- 打开浏览器开发者工具 → Network 面板
- 刷新页面，找到返回 JSON 的 XHR 请求
- 复制该请求的 URL 和 headers
解决方案：
# 不要抓 HTML，直接抓 API
api_url = "https://example.com/api/products?page=1"
async def fetch_api():
# 模拟 AJAX 请求
headers = {
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', # 关键！
'Referer': 'https://example.com/category/books'
}
result = await fetcher.fetch_with_retry(api_url, headers=headers)
data = result['content'] # 直接是 JSON
return data['items']
Q3: lxml 解析报错：XPathEvalError
症状：tree.xpath(...) 抛异常或返回空列表
原因：
- HTML 结构变了（网站改版）
- XPath 写错了
- HTML 格式不标准（缺少闭合标签）
调试技巧：
# 1. 先打印 HTML 确认结构
print(html[:500])
# 2. 用浏览器的"检查元素"复制 XPath
# Chrome: 右键元素 → Copy → Copy XPath
# 3. 写保护性代码
result = tree.xpath('//div[@class="price"]/text()')
price = result[0] if result else 'N/A' # 加默认值
# 4. 如果 lxml 解析失败，换 BeautifulSoup
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
price = soup.find('span', class_='price').get_text(strip=True)
Q4: 中文乱码问题
症状：保存的 CSV 打开后全是乱码
解决：
# 方案1：明确指定编码
async with aiofiles.open('data.csv', 'w', encoding='utf-8-sig') as f:
# utf-8-sig 会加 BOM，Excel 能正确识别
await f.write(content)
# 方案2：检测网页编码
import chardet
detected = chardet.detect(response_bytes)
encoding = detected['encoding']
text = response_bytes.decode(encoding)
Q5: 任务中途崩溃，如何恢复？
症状：爬了 3000 个商品后程序崩了，重新跑又从头开始
解决：使用断点续爬（前面已实现）
# 确保启用了 CheckpointManager
checkpoint = CheckpointManager()
await checkpoint.load() # 加载进度
# 每批次保存
for batch in batches:
results = await crawl_batch(batch)
await checkpoint.save() # 保存进度
1️⃣4️⃣ 进阶优化（锦上添花）
14.1 动态调整并发数
根据响应速度自动调整：
class AdaptiveLimiter:
"""自适应并发控制"""
def __init__(self, min_concurrent=5, max_concurrent=50):
self.min_concurrent = min_concurrent
self.max_concurrent = max_concurrent
self.current_concurrent = min_concurrent
self.success_count = 0
self.fail_count = 0
def adjust(self, success: bool):
"""根据成功率调整并发数"""
if success:
self.success_count += 1
self.fail_count = 0
# 连续成功10次，提升并发
if self.success_count >= 10:
self.current_concurrent = min(
self.current_concurrent + 5,
self.max_concurrent
)
self.success_count = 0
logger.info(f"⬆️ 并发数提升至: {self.current_concurrent}")
else:
self.fail_count += 1
self.success_count = 0
# 连续失败3次，降低并发
if self.fail_count >= 3:
self.current_concurrent = max(
self.current_concurrent - 5,
self.min_concurrent
)
self.fail_count = 0
logger.warning(f"⬇️ 并发数降低至: {self.current_concurrent}")
def get_semaphore(self):
return asyncio.Semaphore(self.current_concurrent)
14.2 实时监控面板
from collections import defaultdict
import time
class CrawlerMonitor:
"""爬虫监控"""
def __init__(self):
self.stats = defaultdict(int)
self.start_time = time.time()
def record_success(self):
self.stats['success'] += 1
def record_fail(self, reason: str):
self.stats['fail'] += 1
self.stats[f'fail_{reason}'] += 1
def print_stats(self):
"""打印统计信息"""
elapsed = time.time() - self.start_time
total = self.stats['success'] + self.stats['fail']
print(f"\n{'='*50}")
print(f"📊 爬虫统计 (运行时长: {elapsed:.0f}s)")
print(f"✅ 成功: {self.stats['success']}")
print(f"❌ 失败: {self.stats['fail']}")
print(f"📈 成功率: {self.stats['success']/total*100:.1f}%")
print(f"⚡ 速度: {total/elapsed:.2f} 个/秒")
print(f"{'='*50}\n")
14.3 定时任务（cron）
import schedule
import time
def job():
"""定时任务函数"""
print("🕐 开始定时爬取...")
asyncio.run(main())
# 每天凌晨2点执行
schedule.every().day.at("02:00").do(job)
# 或者每6小时执行一次
schedule.every(6).hours.do(job)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)
1️⃣5️⃣ 总结与延伸阅读
我们实现了什么？
通过这篇文章，你已经掌握了：
✅ 异步爬虫的核心原理：asyncio + aiohttp 的协作机制
✅ 双重并发控制：Semaphore（并发数）+ AsyncLimiter（QPS）
✅ 生产级错误处理：重试、指数退避、超时控制
✅ 断点续爬机制：程序崩溃后能无缝恢复
✅ 两套完整代码：GitHub API（简单）+ 电商爬虫（复杂）
代码性能对比
| 方案 | 1000个URL耗时 | CPU占用 | 内存占用 |
|---|---|---|---|
| requests 单线程 | 16分钟 | 5% | 50MB |
| requests 多线程(10) | 4分钟 | 35% | 150MB |
| aiohttp 异步(并发50) | 40秒 | 8% | 80MB |
下一步可以做什么？
- 升级到 Scrapy：如果项目规模超过 10 万条数据，Scrapy 的调度器和中间件会更香
- 使用 Playwright：遇到复杂 JS 渲染的网站（如淘宝），异步版 Playwright 是最佳选择
- 分布式爬虫：用 Redis 做任务队列，多台机器协同爬取（参考 Scrapy-Redis）
- 数据清洗流水线：爬下来的数据接入 Pandas → 去重 → 清洗 → 入库
- 反爬对抗进阶：学习 JS 逆向、字体反爬、验证码识别（但请遵守法律！）
推荐阅读
- aiohttp 官方文档
- asyncio 官方教程
- 《Python 并发编程实战》（书籍）
- Scrapy 2.0 文档
最后的话：异步爬虫是把双刃剑，性能强大但也容易"伤人伤己"。写这篇文章的初衷，是希望你在追求效率的同时，也能记住：尊重目标网站，合理控制频率，遵守法律法规。技术是中性的，但使用者的态度决定了它的价值。
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