一、为什么要用异步？
许多之前没有听说过异步地朋友可能看到标题地第一反应就是：什么是异步？为什么要用异步？
我们先来讲讲为什么要用异步，对于爬虫来说，在能够爬取到数据地前提下当然是越快越好，显然传统地同步代码不能满足我们对速度地需求。
这时候我们想到了多线程，虽然多线程能够提高速度，但是单论效率来说多线程是不如同步代码的，因为还要花费资源来管理线程
而且多线程还有资源竞争的问题，这就不得不使用资源锁来保证同一时间只有一个线程访问，而这使得多线程的速度更加慢，这也是为什么在上一篇我们使用十个线程却只达到 9倍速度的原因。
而异步却没有这些问题，异步虽然被称作异步，但本质上异步代码都是同步的，它们都运行在一个线程里，这样就不需要考虑线程管理和资源竞争的问题了。
并且异步的速度非常快，为什么是非常快而不是很快？因为异步真的太快了。
不说废话，我们拿数据说事：
正常情况下我们请求一个页面大概是 0.3到 0.8秒左右（带宽 100m）
也就是说如果我们请求同一个页面 100次的话，最少也得花费 30秒
如果换成异步呢？
使用异步如果只请求一个页面的话，和同步差不多，也是在 0.3到 0.8之间
但是如果请求同一个页面 100次的话，只需要要 3秒左右
国外有人做过测试：
| 请求次数 | 花费时间 |
|---|---|
| 100 | 3.48s |
| 1000 | 7s |
| 10k | 23s |
| 100k | 53s |
| 1000k | 9 min 3s |
(数据来源：Making 1 million requests with python-aiohttp)
从表中的数据可以看出来异步的最大速度可以达到 100k每分钟，可以说是非常快了。
在我的的测试中，最快达到了 2k每分钟，与上面的数据相差较大（难道是我的打开方式不对？）。
不过不管怎样，我们能够确定异步很快。
对于一些异步的基本概念不了解的朋友可以去看这篇文章： 深入理解 Python 异步编程(上)
下面我们以一个简单的例子来了解一下异步的使用
二、异步的简单使用
在开始之前，大家要牢记异步是单线程的，所以代码中不能有非异步的 I/O 操作。
像 requests、文件写入等 耗时的 I/O操作都不能直接使用。
不过这些库都有对应的异步版本，比如 requests就可以使用 aiohttp代替。
下面我们来看一个简单的例子，来感受一下异步的速度：
首先我们使用 requests库来请求百度首页一次：
import time
import requests
def getBaiduPage():
url = 'https://www.baidu.com/'
headers = {
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36'
}
r = requests.get(url, headers=headers)
print(r.status_code)
start = time.time()
getBaiduPage()
end = time.time()
print(f'用时{end - start} s')
输出：
200
用时0.5322993278503418 s
我们再试试请求 10次:
start = time.time()
for i in range(10):
getBaiduPage()
end = time.time()
print(f'用时{end - start} s')
输出：
200
...
200
用时3.976729393005371 s
我们再来看看异步：
请求一次：
import time
import asyncio
import aiohttp
async def getBaiduPageAsync():
url = 'https://www.baidu.com/'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/68.0.3440.84 Safari/537.36'
}
async with aiohttp.ClientSession() as session:
async with session.get(url, headers=headers) as response:
print(response.status)
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(asyncio.ensure_future(getBaiduPageAsync()))
end = time.time()
print(f'用时{end - start} s')
输出：
200
用时0.599806547164917 s
用异步请求 10次：
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []
for i in range(10):
tasks.append(asyncio.ensure_future(getBaiduPageAsync()))
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print(f'用时{end - start} s')
输出：
200
...
200
用时0.512629508972168 s
我们列个表格来看看，requests和 aiohttp之间的区别：
| 请求一次 | 请求十次 | |
|---|---|---|
| requests | 0.5322993278503418 s | 3.976729393005371 s |
| aiohttp | 0.599806547164917 s | 0.512629508972168 s |
通过表格我们不难发现，在请求一次的时候 requests和 aiohttp相差不大，但是在请求十次的时候 requests和 aiohttp相差巨大，甚至 aiohttp请求十次所用的时间和请求一次的时间相当。
其实这还不能体现出异步真正的速度，让我们来看看使用异步请求 100次：
start = time.time()
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []
for i in range(100):
tasks.append(asyncio.ensure_future(getBaiduPageAsync()))
loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
end = time.time()
print(f'用时{end - start} s')
输出：
200
...
200
用时1.6467080116271973 s
好像异步请求的页面越多速度越快（⊙ｏ⊙）。
别想多了ε=ε=ε=(￣￣)，其实异步的速度是有个上限的，从我们的第一个表格来看，这个上限是 100k每分钟。
这里只写了一个简单的示例来测试异步请求的速度，关于异步的详细使用我们留到下一篇。
想了解为什么异步如此快，可以阅读： 深入理解 Python 异步编程(上)
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