面试题：Python for循环在异步编程场景下的优化策略

Question

在一个高并发的网络爬虫项目中，使用aiohttp库进行异步请求。假设要爬取数千个网页，每个网页爬取后需要进行复杂的解析和数据处理。请设计一个基于for循环的异步流程，既要保证高效利用系统资源，又要避免出现资源耗尽、死锁等问题。请阐述详细的设计方案，并给出关键代码示例以及对性能优化点的解释。

Answer 1

设计方案

1. 任务队列：将需要爬取的网页URL放入任务队列中。
2. 异步请求：使用aiohttp库发送异步HTTP请求获取网页内容。
3. 限制并发数：通过asyncio.Semaphore控制同时进行的请求数量，避免资源耗尽。
4. 数据处理：爬取到网页内容后，进行复杂的解析和数据处理。
5. 错误处理：对请求和数据处理过程中的异常进行捕获和处理，防止死锁等问题。

关键代码示例

import asyncio
import aiohttp


async def fetch(session, url, semaphore):
    async with semaphore:
        try:
            async with session.get(url) as response:
                html = await response.text()
                # 在这里进行复杂的解析和数据处理
                process_data(html)
                return html
        except Exception as e:
            print(f"Error fetching {url}: {e}")


async def main(urls):
    semaphore = asyncio.Semaphore(100)  # 限制并发数为100
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url, semaphore) for url in urls]
        await asyncio.gather(*tasks)


def process_data(html):
    # 模拟复杂的数据处理
    pass


if __name__ == "__main__":
    # 假设这里有数千个网页的URL
    urls = ["http://example.com" for _ in range(10000)]
    asyncio.run(main(urls))

性能优化点解释

1. 异步请求：aiohttp库使用异步I/O，在等待网络响应时不会阻塞主线程，从而提高整体效率。
2. 限制并发数：通过asyncio.Semaphore设置并发数，避免过多的请求占用过多系统资源（如文件描述符、内存等），防止资源耗尽。
3. 错误处理：在fetch函数中捕获异常，避免因某个请求失败而导致整个任务队列无法继续执行，从而避免死锁。
4. 任务并发执行：使用asyncio.gather并发执行所有任务，充分利用系统资源。