一、同步爬虫的瓶颈传统的同步爬虫（如requests+BeautifulSoup）在请求网页时，必须等待服务器返回响应后才能继续下一个请求。这种阻塞式I/O操作在面对大量数据时存在以下问题：速度慢：每个请求必须串行执行，无法充分利用网络带宽。易被封禁：高频请求可能触发IP限制或验证码。资源浪费：CPU在等待I/O时处于空闲状态。解决方案：异步爬虫（Asynchronous Crawling） Python的asyncio+aiohttp库可以实现非阻塞I/O，允许同时发起多个请求，大幅提升爬取效率。二、异步爬虫技术选型技术方案适用场景优势 aiohttp HTTP请求异步HTTP客户端，支持高并发 asyncio 事件循环 Python原生异步I/O框架 aiofiles 异步文件存储避免文件写入阻塞主线程 uvloop 加速事件循环替换asyncio 默认循环，性能提升2-4倍三、实战：异步爬取新浪财经股票数据目标爬取新浪财经A股股票实时行情（代码、名称、价格、涨跌幅等）。使用aiohttp实现高并发请求。存储至CSV文件，避免数据丢失。步骤1：分析数据接口新浪财经的股票数据通常通过API返回，我们可以通过浏览器开发者工具（F12）抓包分析：示例接口：https://finance.sina.com.cn/realstock/company/sh600000/nc.shtml 数据格式：部分数据直接渲染在HTML中，部分通过Ajax加载（如分时数据）。步骤2：安装依赖库步骤3：编写异步爬虫代码

import aiohttp
import aiofiles
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import time

# 替换为新浪财经股票列表API（示例）
STOCK_LIST_API = "https://finance.sina.com.cn/stock/sl/stock_list.html"
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
}

async def fetch(session, url):
    """异步获取网页内容"""
    async with session.get(url, headers=HEADERS) as response:
        return await response.text()

async def parse_stock_data(html):
    """解析股票数据（示例：仅提取名称和价格）"""
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    stock_name = soup.select_one(".stock-name").text.strip() if soup.select_one(".stock-name") else "N/A"
    stock_price = soup.select_one(".price").text.strip() if soup.select_one(".price") else "N/A"
    return {"name": stock_name, "price": stock_price}

async def save_to_csv(data, filename="stocks.csv"):
    """异步写入CSV"""
    async with aiofiles.open(filename, mode="a", encoding="utf-8", newline="") as f:
        writer = csv.writer(f)
        await writer.writerow([data["name"], data["price"]])

async def crawl_stock(stock_code, session):
    """爬取单只股票数据"""
    url = f"https://finance.sina.com.cn/realstock/company/{stock_code}/nc.shtml"
    try:
        html = await fetch(session, url)
        data = await parse_stock_data(html)
        await save_to_csv(data)
        print(f"爬取成功：{stock_code} - {data['name']}")
    except Exception as e:
        print(f"爬取失败：{stock_code} - {str(e)}")

async def main():
    """主协程：并发爬取多个股票"""
    stock_codes = ["sh600000", "sh601318", "sz000001"]  # 示例股票代码（可扩展）

    # 使用uvloop加速（仅限Unix系统）
    try:
        import uvloop
        asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())
    except ImportError:
        pass

    # 创建aiohttp会话
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [crawl_stock(code, session) for code in stock_codes]
        await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main())
    print(f"爬取完成，耗时：{time.time() - start_time:.2f}秒")

四、性能优化策略

控制并发量新浪财经可能限制高频请求
使用代理IP 避免IP被封：
随机User-Agent 减少被识别为爬虫的概率：

数据存储优化异步数据库写入：如aiomysql、asyncpg。批量写入：减少I/O次数。

import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
from fake_useragent import UserAgent
import aiomysql

使用 Semaphore 限制并发数

semaphore = asyncio.Semaphore(10) # 最大并发 10

代理信息

proxyHost = "www.16yun.cn" proxyPort = "5445" proxyUser = "16QMSOML" proxyPass = "280651"

构造代理 URL

PROXY = f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"

随机 User-Agent

ua = UserAgent()

数据库配置

DB_CONFIG = { 'host': 'localhost', 'port': 3306, ' user': 'your_username', 'password': 'your_password', 'db': 'your_database', 'charset': 'utf8mb4' }

数据存储优化：异步数据库写入

async def save_to_db(data): conn = await aiomysql.connect(**DB_CONFIG) async with conn.cursor() as cur: await cur.executemany("INSERT INTO finance_data (column1, column2, column3) VALUES (%s, %s, %s)", data) await conn.commit() conn.close()

爬取单个股票数据

async def crawl_stock(stock_code, session): async with semaphore: url = f"https://finance.sina.com.cn/stock/{stock_code}.html" HEADERS = {"User-Agent": ua.random} async with session.get(url, headers=HEADERS, proxy=PROXY) as response: html = await response.text() data = parse(html) return data

解析网页内容

def parse(html): soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 假设数据在特定的表格中 table = soup.find('table', {'class': 'example'}) data = [] for row in table.find_all('tr'): cols = row.find_all('td') cols = [ele.text.strip() for ele in cols] data.append([ele for ele in cols if ele]) return data

主函数

async def main(stock_codes): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [crawl_stock(stock_code, session) for stock_code in stock_codes] all_data = await asyncio.gather(*tasks) # 扁平化数据 flat_data = [item for sublist in all_data for item in sublist] # 异步批量写入数据库 await save_to_db(flat_data)

示例股票代码列表

stock_codes = [ '000001', '000002', # 更多股票代码 ]

运行爬虫

asyncio.run(main(stock_codes))


五、对比同步与异步爬虫性能
指标
同步爬虫（requests）
异步爬虫（aiohttp）
100次请求耗时
~20秒
~3秒
CPU占用
低（大量时间在等待）
高（并发处理）
反爬风险
高（易触发封禁）
较低（可控并发）