#yyds干货盘点# 升级爸爸程序员了？用Python给自己的宝贝下载200+绘本动画吧！

Posted 2022-03-01 梦想橡皮擦

在 python 爬虫中使用协程，能大幅度提高对目标站点的采集效率，所以我们要反复学习本概念，并将其用在爬虫案例中。

协程的定义

有了两篇文章的铺垫，现在定义一个协程应该是非常简单的了，在一个函数前面增加 async 关键字，函数就变成了协程，你可以直接通过 isinstance 函数，验证其类型。

from collections.abc import Coroutine

async def func():
    print("我是协程函数")

if __name__ == __main__:
    # 创建协程对象，注意协程对象不会运行函数内代码，即不会输出任何信息
    coroutine = func()

    # 类型判断
    print(isinstance(coroutine, Coroutine))

代码输入如下内容：

True
sys:1: RuntimeWarning: coroutine func was never awaited

通过类型判断，得到添加 async 关键字的函数是协程类型，下面的警告暂时忽略，原始是该协程没有被注册到事件循环中并得到调用。

使用协程

本次依旧采用一个爬虫案例学习协程，目标站点为 http://banan.huiben.61read.com/，该站点为中少绘本网站，它是中国少年儿童新闻出版总社旗下的绘本网站，网站有大量儿童绘本动画，并且无广告，动画都是 MP4 格式，便于下载。

import asyncio

import requests

# 协程函数
async def get_html():
    res = requests.get("http://banan.huiben.61read.com/Video/List/1d4a3be3-0a72-4260-979b-743d9db8ad85")
    if res is not None:
        return res.status_code
    else:
        return None

# 声明协程对象
coroutine = get_html()

# 事件循环对象
loop = asyncio.get_event_loop()

# 将协程转换为任务
task = loop.create_task(coroutine)
# task = asyncio.ensure_future(coroutine) # 使用该方法，也可以将协程转换为任务

# 将 task 任务放入事件循环中并调用
loop.run_until_complete(task)

# 输出结果
print("结果输出",task.result())

也可以对上述代码进行改造，python3.7 之后，可以使用 asyncio.run() 方法来运行最高层级的入口函数。

import asyncio
import requests

# 协程函数
async def get_html():
    res = requests.get("http://banan.huiben.61read.com/Video/List/1d4a3be3-0a72-4260-979b-743d9db8ad85")
    if res is not None:
        print(res.status_code)
    else:
        return None

async def main():
    await get_html()

# 声明协程对象
coroutine = get_html()

asyncio.run(main())

接下来参考上述代码，实现对两个 MP4 视频的下载。

# http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4
# http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4
import asyncio
import time
import requests

async def requests_get(url):
    headers = 
        "Referer": "http://banan.huiben.61read.com/",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36"
    
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers)
        return res
    except Exception as e:
        print(e)
        return None

async def get_video(url):
    res = await requests_get(url)
    if res is not None:
        with open(f./mp4/time.time().mp4, "wb") as f:
            f.write(res.content)

async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4

    await get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4")
    await get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4")

    print("代码运行时间：", time.perf_counter() - start_time)

if __name__ == __main__:
    asyncio.run(main())

测试在上述代码下，下载两个视频耗时 44S（不同电脑与网速时间不同）。

使用 asyncio.create_task() 函数用来并发运行多个协程
继续修改代码，优化执行时间。

import asyncio
import time
import requests

async def requests_get(url):
    headers = 
        "Referer": "http://banan.huiben.61read.com/",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36"
    
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers)
        return res
    except Exception as e:
        print(e)
        return None

async def get_video(url):
    res = await requests_get(url)
    if res is not None:
        with open(f./mp4/time.time().mp4, "wb") as f:
            f.write(res.content)

async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4

    task1 = asyncio.create_task(
        get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4"))

    task2 = asyncio.create_task(
        get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4"))
    await task1
    await task2
    print("代码运行时间：", time.perf_counter() - start_time)

if __name__ == __main__:
    asyncio.run(main())

代码运行时间为 27S，可以看到效率得到了提升。
在正式分析上述代码前，先学习一个 可等待对象 概念

可等待对象
可以在 await 语句中使用的对象，就是可等待对象，可等待对象有三种主要类型：协程，任务，Future

协程在 python 中一定要区分好，协程函数与协程对象，后者是前者所返回的对象。

创建任务
asyncio.create_task(coro, *, name=None) 为创建任务对象并调度其执行，参数1为协程对象，参数2为任务名称，该函数是 python3.7 之后加入的，如果使用之前的版本，请使用 asyncio.ensure_future() 函数。

并发运行任务
函数原型如下所示：

asyncio.gather(*aws, loop=None, return_exceptions=False) -> awaitable 

return_exceptions 参数说明：

1. return_exceptions 为 False (默认)，所引发的首个异常会立即传播给等待 gather() 的任务。aws 序列中的其他可等待对象不会被取消并将继续运行；
2. return_exceptions 为 True，异常会和成功的结果一样处理，并聚合至结果列表。

简单等待
函数原型如下：

asyncio.wait(aws, *, loop=None, timeout=None, return_when=ALL_COMPLETED) -> coroutine 

如果 aws（上述参数） 中的某个可等待对象为协程，它将自动作为任务加入日程。直接向 wait() 传入协程对象已弃用。

该函数返回两个 Task/Future 集合，一般写作 (done, pending)。

return_when 指定此函数应在何时返回。它必须为以下常数之一:

• FIRST_COMPLETED：函数将在任意可等待对象结束或取消时返回；
• FIRST_EXCEPTION：函数将在任意可等待对象因引发异常而结束时返回。当没有引发任何异常时它就相当于 ALL_COMPLETED；
• ALL_COMPLETED：函数将在所有可等待对象结束或取消时返回。

与 wait() 方法类似的一个方法是 wait_for，该方法原型如下：

asyncio.wait_for(aw, timeout, *, loop=None) -> coroutine 

这个函数可以传递协程，如果发生超时，任务取消并引发 asyncio.TimeoutError。

wait() 与 wait_for() 的区别是：wait() 在超时发生时不会取消可等待对象。

绑定回调函数

异步I/O的实现原理，就是在I/O操作的地方挂起程序，等I/O结束后，再继续执行。
编写爬虫程序，很多时候都要依赖IO的返回值，这就要用到回调了。
同步编程实现回调

import asyncio
import time
import requests

async def requests_get(url):
    headers = 
        "Referer": "http://banan.huiben.61read.com/",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36"
    
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers)
        return res
    except Exception as e:
        print(e)
        return None

async def get_video(url):
    res = await requests_get(url)
    if res is not None:
        with open(f./mp4/time.time().mp4, "wb") as f:
            f.write(res.content)
        return (url,"success")
    else:
        return None

async def main():
    start_time = time.perf_counter()
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4
    # http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4

    task1 = asyncio.create_task(
        get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4"))

    task2 = asyncio.create_task(
        get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4"))
    # 同步回调方法
    ret1 = await task1
    ret2 = await task2
    print(ret1,ret2)
    print("代码运行时间：", time.perf_counter() - start_time)

if __name__ == __main__:
    asyncio.run(main())

通过 asyncio 添加回调函数功能来实现

async def requests_get(url):
headers =
"Referer": "http://banan.huiben.61read.com/",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36"

try:
res = requests.get(url, headers=headers)
return res
except Exception as e:
print(e)
return None

async def get_video(url):
res = await requests_get(url)
if res is not None:
with open(f./mp4/time.time().mp4, "wb") as f:
f.write(res.content)
return (url, "success")
else:
return None

async def main():
start_time = time.perf_counter()

http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4

# http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4

task1 = asyncio.create_task(
    get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/huazhuangwuhui/web/1.mp4"))
task1.add_done_callback(callback)

task2 = asyncio.create_task(
    get_video("http://static.61read.com/flipbooks/huiben/jingubanghexiaofengche/web/1.mp4"))
task2.add_done_callback(callback)
# 同步回调方法
await task1
await task2
print("代码运行时间：", time.perf_counter() - start_time)

def callback(future):
print(回调函数，返回结果是：, future.result())

if name == main:
asyncio.run(main())

## 本节课的爬虫案例
本节课爬虫由于涉及很多 MP4 视频，完整代码在 codechina 下载，主要思路整理如下。

**第一步：获取所有列表页的地址**
具体数据位置如下所示，由于数据都在一个页面中，顾获取方式比较简单，直接解析网页即可。
![你是不是已经成为【爸爸程序员】了？用Python给自己的宝下载200+绘本动画吧，协程第3遍学习](https://s4.51cto.com/images/blog/202202/28091635_621c227303f6465270.png?x-oss-process=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=)
**第二步：获取视频下载地址**
通过下述流程获取视频地址，在查找过程中发现，视频缩略图的地址与视频播放器地址存在一定的规律，如下所示：
```txt
# 视频缩略图地址
http://static.61read.com/flipbooks/huiben/chudiandetouyuzei/cover.jpg
# 视频地址
http://static.61read.com/flipbooks/huiben/chudiandetouyuzei/web/1.mp4

即去除 cover.jpg，替换为 web/1.mp4，这样大幅度降低我们获取视频的层级了。

第三步：编写代码下载视频

import asyncio
import time
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import lxml

BASE_URL = "http://banan.huiben.61read.com"

async def requests_get(url):
    headers = 
        "Referer": "http://banan.huiben.61read.com/",
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36"
    
    try:
        res = requests.get(url, headers=headers)
        return res
    except Exception as e:
        print(e)
        return None

async def get_video(name, url):
    res = await requests_get(url)
    if res is not None:
        with open(f./mp4/name.mp4, "wb") as f:
            f.write(res.content)
        return (name, url, "success")
    else:
        return None

async def get_list_url():
    """获取列表页地址"""
    res = await requests_get("http://banan.huiben.61read.com/")
    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
    all_a = []
    for ul in soup.find_all(attrs=class, inline):
        all_a.extend(BASE_URL + _[href] for _ in ul.find_all(a))
    return all_a

async def get_mp4_url(url):
    """获取MP4地址"""
    res = await requests_get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, "lxml")
    mp4s = []
    for div_tag in soup.find_all(attrs=class, item_list):
        # 获取图片缩略图
        src = div_tag.a.img[src]
        # 将缩略图地址替换为 mp4 视频地址
        src = src.replace(cover.jpg, web/1.mp4).replace(cover.png, web/1.mp4)
        name = div_tag.div.a.text.strip()
        mp4s.append((src, name))

    return mp4s

async def main():
    # 获取列表页地址任务
    task_list_url = asyncio.create_task(get_list_url())
    all_a = await task_list_url
    # 创建任务列表
    tasks = [asyncio.ensure_future(get_mp4_url(url)) for url in all_a]
    # 添加回调函数
    # ret = map(lambda x: x.add_done_callback(callback), tasks)
    # 异步执行
    dones, pendings = await asyncio.wait(tasks)
    all_mp4 = []
    for task in dones:
        all_mp4.extend(task.result())
    # 获取到所有的MP4地址

    totle = len(all_mp4)
    print("累计获取到【", totle, "】个视频")
    print("_" * 100)
    print("准备下载视频")

    # 每次下载10个
    totle_page = totle // 10 if totle % 10 == 0 else totle // 10 + 1
    # print(totle_page)
    for page in range(0, totle_page):
        print("正在下载第页视频".format(page + 1))
        start_page = 0 if page == 0 else page * 10
        end_page = (page + 1) * 10
        print("待下载地址")
        print(all_mp4[start_page:end_page])
        mp4_download_tasks = [asyncio.ensure_future(get_video(name, url)) for url, name in all_mp4[start_page:end_page]]
        mp4_dones, mp4_pendings = await asyncio.wait(mp4_download_tasks)
        for task in mp4_dones:
            print(task.result())

if __name__ == __main__:
    asyncio.run(main())

写在后面

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