在哪里将BeautifulSoup代码放在Asyncio Web爬网应用程序中

如何解决在哪里将BeautifulSoup代码放在Asyncio Web爬网应用程序中

我需要抓取并获取许多（每天5-10k）新闻文章的正文段落的原始文本。我已经编写了一些线程代码，但是鉴于该项目具有高度的I / O约束性，所以我涉足asyncio。下面的代码片段并不比1线程版本快，也比我的线程版本差得多。谁能告诉我我在做什么错？谢谢！

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

async def scrape_urls(urls):
    results = []
    tasks = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for url in urls:
            html = await fetch(session,url)
            soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
            body = soup.find('div',attrs={'class':'entry-content'})
            paras = [normalize('NFKD',para.get_text()) for para in body.find_all('p')]
            results.append(paras)
    return results

解决方法

await的意思是“等待直到结果准备好”，因此，当您在每次循环迭代中等待获取时，都将请求（并获取）顺序执行。要并行进行获取，您需要使用asyncio.create_task(fetch(...))之类的东西将每个fetch生成为后台任务，然后 then 等待它们，类似于使用线程的方式。或更简单地说，您可以让asyncio.gather便捷功能为您完成此操作。例如（未试用）：

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

def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html,'html.parser')
    body = soup.find('div',attrs={'class':'entry-content'})
    return [normalize('NFKD',para.get_text())
            for para in body.find_all('p')]

async def fetch_and_parse(session,url):
    html = await fetch(session,url)
    paras = parse(html)
    return paras

async def scrape_urls(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        return await asyncio.gather(
            *(fetch_and_parse(session,url) for url in urls)
        )

如果发现它的运行速度仍然比多线程版本慢，则HTML的解析可能会减慢与IO相关的工作。 （默认情况下，Asyncio在单个线程中运行所有内容。）为防止CPU绑定代码干扰asyncio，您可以使用run_in_executor将解析移至单独的线程：

async def fetch_and_parse(session,url)
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # run parse(html) in a separate thread,and
    # resume this coroutine when it completes
    paras = await loop.run_in_executor(None,parse,html)
    return paras

请注意，run_in_executor必须等待，因为它会在后台线程完成给定分配时返回一个“唤醒”的等待状态。由于此版本使用asyncio进行IO和线程进行解析，因此它的运行速度应与您的线程版本一样快，但可以扩展到大量并行下载。

最后，如果要使用多个内核并行并行运行 解析，则可以改为使用多处理：

_pool = concurrent.futures.ProcessPoolExecutor()

async def fetch_and_parse(session,url)
    loop = asyncio.get_event_loop()
    # run parse(html) in a separate process,and
    # resume this coroutine when it completes
    paras = await loop.run_in_executor(pool,html)
    return paras