教程的搬运工，来源【高手都在用】：构建高性能异步爬虫系统的6大组件详解-CSDN博客

第一章：异步爬虫系统的核心价值与架构概览

在现代数据驱动的应用场景中，高效、稳定地获取网络数据已成为关键能力。传统的同步爬虫在面对大规模目标站点时，往往受限于I/O等待时间，导致资源利用率低、抓取速度慢。异步爬虫系统通过事件循环与协程机制，显著提升了并发处理能力，能够在单线程内高效管理成百上千的网络请求。

为何选择异步架构

提升吞吐量：利用非阻塞I/O，避免线程空等，最大化CPU与网络带宽利用率
降低资源消耗：相比多线程模型，异步方案内存占用更小，上下文切换开销更低
增强可控性：可通过信号量、限速器等机制精细控制请求频率，减少被封禁风险

典型技术栈对比

技术方案	并发模型	适用场景
requests + threading	多线程	小规模、简单任务
asyncio + aiohttp	异步协程	高并发、I/O密集型
Scrapy + Twisted	事件驱动	中大型项目，需中间件支持

基础异步请求示例

以下代码展示了使用 Python 的aiohttp库发起多个并发HTTP请求的基本结构：

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch_url(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()  # 异步读取响应内容
 
async def main():
    urls = ["<http://example.com>", "<http://httpbin.org/delay/1>"] * 5
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_url(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)  # 并发执行所有请求
        print(f"成功获取 {len(results)} 个响应")
 
# 启动事件循环
asyncio.run(main())

该模式通过协程批量调度请求，在等待网络响应期间自动切换至其他任务，实现高效的资源调度。系统整体架构通常包含请求调度器、响应处理器、数据持久化模块与异常重试机制，形成闭环的数据采集流水线。

第二章：Python异步编程基础与核心组件

2.1 理解asyncio事件循环与协程调度机制

事件循环的核心作用

asyncio 事件循环是异步编程的运行核心，负责管理协程、回调、任务和网络IO操作。它通过单线程轮询方式，在多个等待任务间高效切换，避免阻塞主线程。

协程调度流程

当协程被调用时，并不立即执行，而是返回一个协程对象。事件循环将其包装为任务（Task）并调度执行。遇到await时，当前协程让出控制权，事件循环切换到其他可运行任务。

import asyncio
 
async def task(name):
    print(f"Task {name} starting")
    await asyncio.sleep(1)
    print(f"Task {name} completed")
 
async def main():
    await asyncio.gather(task("A"), task("B"))
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())