python协程爬虫基本事例

好的，下面是一个基本的 Python 协程爬虫示例：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'https://www.example.com')
        print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这个示例使用 aiohttp 库来发送 HTTP 请求并获取响应。fetch 函数是一个协程函数，使用 async with 语句发送请求并异步等待响应。main 函数也是一个协程函数，创建一个 aiohttp 的 ClientSession 对象，并调用 fetch 函数来获取网页内容。最后，使用 asyncio 的 get_event_loop 方法来获取一个事件循环对象，并将 main 协程函数传递给 run_until_complete 方法来运行整个程序。

相关问题

python协程爬虫

Python协程爬虫是一种利用协程技术实现的网络爬虫。协程是一种轻量级的线程，可以在一个线程内实现多个任务的切换和并发执行，从而提高程序的效率。

在Python中，可以使用asyncio库来实现协程。下面是Python协程爬虫的基本步骤：

1. 导入必要的库：首先需要导入asyncio和aiohttp库，分别用于实现协程和进行网络请求。

2. 定义异步函数：使用async关键字定义一个异步函数，该函数内部可以包含await关键字来挂起当前任务，等待其他任务执行完毕后再继续执行。

3. 发起网络请求：使用aiohttp库中的ClientSession对象来发送异步HTTP请求，可以使用await关键字等待请求的响应结果。

4. 解析响应数据：根据具体需求，可以使用正则表达式、BeautifulSoup等工具对响应数据进行解析和提取。

5. 保存数据：将解析得到的数据保存到本地文件或数据库中。

6. 控制并发数量：可以使用asyncio库提供的Semaphore对象来控制同时进行的协程数量，避免对目标网站造成过大的压力。

7. 异常处理：在协程中可能会出现异常，需要使用try-except语句来捕获并处理异常情况。

8. 运行协程：使用asyncio库提供的run函数来运行协程，保证协程能够按照预期执行。

完成100次python协程爬虫

如果你想完成 100 次 Python 协程爬虫，你可以这样做：

1. 了解 Python 协程的基本知识，包括如何使用 async/await 关键字和 asyncio 库。

2. 定义一个协程函数来执行爬虫任务，例如通过使用 requests 库发送 HTTP 请求并解析响应。

3. 使用 asyncio.gather() 函数来并发地调用多个协程函数，以便同时完成多个爬虫任务。

4. 在循环中调用 asyncio.gather()，每次调用都会完成一次爬虫任务，直到完成了 100 次为止。

下面是一个示例代码，它使用了 async/await 关键字和 asyncio 库来完成 100 次 Python 协程爬虫：

import asyncio
import requests

async def crawl(url):
    response = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, requests.get, url)
    return response.text

async def main():
    tasks = []
    for i in range(100):
        task = asyncio.create_task(crawl('http://example.com'))
        tasks.append(task)
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

希望这些信息能帮到你。如果你有任何疑问，请随时问。