Python爬虫异步化改造实战：aiohttp+asyncio让爬取速度提升1.8倍

一、前言：为什么要做异步化改造？

做爬虫开发的同学都懂一个痛点：同步爬虫爬取数据时，大部分时间都在等服务器响应。尤其是面对几百上千条请求时，同步代码只能“请求-等待-响应-下一个”，CPU利用率极低，爬取效率感人。

前段时间做一个电商商品数据爬取需求，用requests+BeautifulSoup写的同步爬虫，爬1000条商品数据花了182秒，平均每条0.18秒。看似不多，但如果要爬10万条，就得5个多小时——这显然不符合高效开发的需求。

后来用aiohttp+asyncio做了异步化改造，同样1000条数据，最终耗时101秒，速度直接提升1.8倍。更重要的是，随着请求量增加，异步的优势会更明显。这篇文章就把整个改造过程、核心原理、踩坑记录完整分享出来，从同步代码重构到异步落地，全程实战，新手也能跟着做。

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二、核心原理：同步vs异步，为什么异步更快？

在讲改造之前，先搞懂核心逻辑——异步爬虫的提速本质，是把“等待时间”利用起来了。

1. 同步爬虫的工作逻辑

• 发起一个HTTP请求后，程序会阻塞等待服务器返回响应。
• 等待期间，CPU处于空闲状态，不能做其他事情。
• 只有拿到上一个响应，才会发起下一个请求，属于“串行执行”。

2. 异步爬虫的工作逻辑

• 用asyncio创建事件循环，管理所有异步任务。
• 发起请求后，程序不会阻塞，而是继续处理其他任务。
• 当某