异步IO与多协程在大规模采集中的性能权衡：Python vs Node的一场拉锯战

标签：异步IO｜协程｜爬虫架构｜亿牛云代理｜性能优化｜工程实践

一、为什么这次要让Python和Node“正面较量”？

搞采集久了，你一定听过无数次关于异步的讨论：
“Python 的 asyncio 够快吗？”
“Node 的 async/await 到底是不是更高效？”

我以前也觉得这些问题挺玄的。
于是这次，我干脆做个小实验，直接把两种语言放到同一个跑道上，看谁能更快爬完一万个请求。

目标很简单——模拟真实的大规模采集场景：
我们去请求一个公共测试接口 https://httpbin.org/get，加上随机参数来模拟网络抖动。
所有请求都走代理，用的是真实的爬虫代理服务。
这样既能测出异步框架的极限，也能看出代理IO延迟对不同语言的影响。

二、实验准备：同样的任务，同样的代理

先说下环境：

• 采集量：10000条请求
• 代理服务：爬虫代理
• 超时限制：10秒
• 并发策略：全异步

代理配置部分很固定，Python 和 Node 用的是同一套参数：

# ==== 代理配置（参考亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn）====
代理域名: t.16yun.cn
端口: 31111
用户名: your_username
密码: your_password

有了这套代理，所有请求都能绕过网络瓶颈，保持稳定的出入口。

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三、Python登场：asyncio + aiohttp 的优雅协奏

在Python这边，我用了最经典的 aiohttp + asyncio 组合。
代码结构非常干净，每个请求就是一个协程任务，批量发起，用 asyncio.gather() 同步收尾。

import asyncio
import aiohttp
import time

# ==== 代理配置（参考亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn）====
proxy_host = "t.16yun.cn"
proxy_port = "31111"
proxy_user = "your_username"
proxy_pass = "your_password"
proxy_url = f"http://{
     
     proxy_user}:{
     
     proxy_pass}@{
     
     proxy_host}:{
     
     proxy_port}"

async def fetch(session, url):
    try:
        async with session.get(url, proxy=proxy_url, timeout=10) as response:
            data =</