要实现异步的爬虫方式的话，需要用到多协程。

一.gevent库

同步的爬虫方式爬取这8个网站 :

import requests,time
#导入requests和time
start = time.time()
#记录程序开始时间

url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'http://www.ifeng.com/']
#把8个网站封装成列表

for url in url_list:
#遍历url_list
    r = requests.get(url)
    #用requests.get()函数爬取网站
    print(url,r.status_code)
    #打印网址和抓取请求的状态码

end = time.time()
#记录程序结束时间
print(end-start)
#end-start是结束时间减去开始时间，就是最终所花时间。
#最后，把时间打印出来。

程序运行后，你会看到同步的爬虫方式，是依次爬取网站，并等待服务器响应（状态码为200表示正常响应）后，才爬取下一个网站。比如第一个先爬取了百度的网址，等服务器响应后，再去爬取新浪的网址，以此类推，直至全部爬取完毕。
异步方式爬取 :

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,time,requests

start = time.time()

url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'http://www.ifeng.com/']

def crawler(url):
    r = requests.get(url)
    print(url,time.time()-start,r.status_code)

tasks_list = []

for url in url_list:
    task = gevent.spawn(crawler,url)
    tasks_list.append(task)
gevent.joinall(tasks_list)
end = time.time()
print(end-start)

通过每个请求运行的时间，我们能知道：爬虫用了异步的方式抓取了8个网站，因为每个请求完成的时间并不是按着顺序来的。比如在我测试运行这个代码的时候，最先爬取到的网站是搜狐，接着是凤凰，并不是百度和新浪。且每个请求完成时间之间的间隔都非常短，你可以看作这些请求几乎是“同时”发起的。通过对比同步和异步爬取最终所花的时间，用多协程异步的爬取方式，确实比同步的爬虫方式速度更快。

二.queue模块(创建多个爬虫)

当我们用多协程来爬虫，需要创建大量任务(假如我们要爬的不是8个网站，而是1000个网站，我们可以怎么做？)时，我们可以借助queue模块。
queue翻译成中文是队列的意思。我们可以用queue模块来存储任务，让任务都变成一条整齐的队列，就像银行窗口的排号做法。因为queue其实是一种有序的数据结构，可以用来存取数据。

from gevent import monkey
monkey.patch_all()
import gevent,time,requests
from gevent.queue import Queue

start = time.time()

url_list = ['https://www.baidu.com/',
'https://www.sina.com.cn/',
'http://www.sohu.com/',
'https://www.qq.com/',
'https://www.163.com/',
'http://www.iqiyi.com/',
'https://www.tmall.com/',
'http://www.ifeng.com/']

work = Queue()
for url in url_list:
    work.put_nowait(url)

def crawler():
    while not work.empty():
        url = work.get_nowait()
        r = requests.get(url)
        print(url,work.qsize(),r.status_code)

tasks_list  = [ ]

for x in range(2):
    task = gevent.spawn(crawler)
    tasks_list.append(task)
gevent.joinall(tasks_list)

end = time.time()
print(end-start)

时至今日，我们电脑一般都会是多核CPU。多协程，其实只占用了CPU的一个核运行，没有充分利用到其他核。利用CPU的多个核同时执行任务的技术，我们把它叫做“多进程”。
有机会可以进阶学习