Python写爬虫是非常方便的，爬取的目标不同，实现的方式也有很大不同。新闻爬虫的方便之处是，新闻网站几乎没有反爬虫策略，不好的地方是你想要爬取的新闻网站非常非常多。这个时候，效率就是你首要考虑的问题。
同步循环的效率在这里相形见绌，你需要的是异步IO实现一个高效率的爬虫。
Python3.5开始，加入了新的语法，async和await这两个关键字，asyncio也成了标准库，这对于我们写异步IO的程序来说就是如虎添翼，让我们轻而易举的实现一个定向抓取新闻的异步爬虫。
1. 异步爬虫依赖的模块
asyncio: 标准异步模块，实现python的异步机制；
uvloop：一个用C开发的异步循环模块，大大提高异步机制的效率；
aiohttp: 一个异步http请求的模块，用于下载网页；
urllib.parse: 解析url网站的模块；
logging: 记录爬虫日志；
leveldb: Google的Key-Value数据库，用以记录url的状态；
farmhash： 对url进行hash计算作为url的唯一标识；
sanicdb: 对aiomysql的封装，更方便的进行数据库mysql操作；
2. 异步爬虫实现的流程
2.1 新闻源列表
本文要实现的异步爬虫是一个定向抓取新闻网站的爬虫，所以就需要管理一个定向源列表，这个源列表记录了很多我们想要抓取的新闻网站的url，这些url指向的网页叫做hub网页，它们有如下特点：
它们是网站首页、频道首页、最新列表等等；
它们包含非常多的新闻页面的链接；
它们经常被网站更新，以包含最新的新闻链接；
它们不是包含新闻内容的新闻页面；
Hub网页就是爬虫抓取的起点，爬虫从中提取新闻页面的链接再进行抓取。Hub网址可以保存在MySQL数据库中，运维可以随时添加、删除这个列表；爬虫定时读取这个列表来更新定向抓取的任务。这就需要爬虫中有一个循环来定时读取hub网址。
2.2 网址池
异步爬虫的所有流程不能单单用一个循环来完成，它是多个循环（至少两个）相互作用共同完成的。它们相互作用的桥梁就是“网址池”（用asyncio.Queue来实现）。
这个网址池就是我们比较熟悉的“***者-消费者”模式。
一方面，hub网址隔段时间就要进入网址池，爬虫从网页提取到的新闻链接也有进入到网址池，这是***网址的过程；
另一方面，爬虫要从网址池中取出网址进行下载，这个过程是消费过程；
两个过程相互配合，就有url不断的进进出出网址池。
2.3 数据库
这里面用到了两个数据库：MySQL和Leveldb。前者用于保存hub网址、下载的网页；后者用于存储所有url的状态（是否抓取成功）。
从网页提取到的很多链接可能已经被抓取过了，就不必再进行抓取，所以他们在进入网址池前就要被检查一下，通过leveldb可以快速查看其状态。
3. 异步爬虫的实现细节
前面的爬虫流程中提到两个循环：
循环一：定时更新hub网站列表
实例
async def loop_get_urls(self,):
print('loop_get_urls() start') while 1: await self.get_urls() # 从MySQL读取hub列表并将hub url放入queue
await asyncio.sleep(50)运行实例 »
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循环二： 抓取网页的循环
实例
async def loop_crawl(self,):
print('loop_crawl() start')
last_rating_time = time.time()
asyncio.ensure_future(self.loop_get_urls())
counter = 0
while 1:
item = await self.queue.get()
url, ishub = item
self._workers += 1
counter += 1
asyncio.ensure_future(self.process(url, ishub))
span = time.time() - last_rating_time
if self._workers > self.workers_max:
print('got workers_max, sleep 3 sec to next worker') await asyncio.sleep(3)运行实例 »
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4. asyncio 要点：
读读asyncio的文档就可以知道它的运行流程，这里分享一下使用时注意到的地方。
（1）使用loop.run_until_complete(self.loop_crawl())来启动整个程序的主循环；
（2）使用asyncio.ensure_future() 来异步调用一个函数，它相当于多进程的fork，gevent的spawn()，具体可以参考上述代码。
文章首发于我的技术博客：猿人学python