冲刺阶段：Python异步IO - aiohttp与requests对比及网络爬虫性能优化

在即将到来的蓝桥杯竞赛中，Python编程能力是考察的重点之一。特别是在网络编程和数据处理方面，理解并掌握异步IO的概念和应用，对于提升程序效率至关重要。本文将深入探讨Python中的异步IO，重点对比aiohttp与requests库，并通过实际案例展示如何优化网络爬虫的性能。

异步IO概念简介

异步IO是一种处理IO操作的编程模式，它允许程序在等待IO操作完成时继续执行其他任务，从而提高程序的整体运行效率。在Python中，asyncio是实现异步编程的标准库。

aiohttp与requests对比

requests库

requests是一个非常流行的HTTP库，它简单易用，适合大多数同步IO场景。但是，在处理大量并发请求时，requests由于其同步阻塞的特性，性能会受到限制。

aiohttp库

aiohttp是一个基于asyncio的异步HTTP客户端/服务器框架。它允许开发者以非阻塞的方式进行网络请求，极大地提高了程序的并发能力和响应速度。

学习方法

基础知识：首先，确保你对Python的基本语法和asyncio库有充分的了解。
实践操作：通过编写简单的异步请求程序，熟悉aiohttp的使用方法和异步编程的思维方式。
案例分析：研究aiohttp与requests在实际项目中的应用案例，理解两者在不同场景下的优劣。

网络爬虫性能优化案例

假设我们需要从一个大型网站抓取数据，使用requests库可能会因为频繁的IO等待导致效率低下。此时，我们可以使用aiohttp来实现异步爬取。

示例代码

import aiohttp
import asyncio

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

async def main():
    urls = ['http://example.com/{}' for _ in range(100)]  # 假设有100个URL
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        print(responses)

if __name__ == '__main__':
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(main())