Python异步爬虫速度慢？排查await串行问题

Python异步爬虫速度慢？问题往往不在网络，而在于那些隐蔽的“伪异步”陷阱：await被错误地写进循环导致实际串行执行、ClientSession未复用引发重复握手开销、连接池上限缺失造成资源耗尽、以及同步操作（如解析、JSON加载、正则匹配）直接阻塞事件循环——这些看似微小的写法失误，足以让async/await退化成比requests还慢的串行代码。掌握asyncio.gather并发调度、单例复用ClientSession、合理设置TCP连接池、并用run_in_executor剥离CPU密集任务，才能真正释放异步的并发威力。

await写在循环里等于变相串行

这是最隐蔽也最常见的性能断点：明明用了aiohttp和async/await，但耗时几乎和requests.get()一样长。问题往往出在把await直接塞进for循环里——每次都要等上一个请求彻底完成才发下一个，事件循环根本没机会调度其他任务。

• 错误写法：for url in urls: await session.get(url) → 实际是串行
• 正确做法：先用列表推导式生成所有Task对象，再await asyncio.gather(*tasks)
• 如果必须逐个处理（比如要根据前一个响应决定下一个URL），改用asyncio.create_task()手动提交，但别await它立刻返回

ClientSession没复用就白搭异步

aiohttp.ClientSession不是“每次请求新建一个”的工具，而是连接池管理器。反复创建ClientSession会导致DNS重查、TCP握手、SSL协商全部重复执行，吞吐量直接打回原形。

• 错误现象：100个请求总耗时40秒以上，netstat看到大量TIME_WAIT连接
• 必须保证整个生命周期只用一个ClientSession实例，用async with包裹整个批量请求过程
• 切勿在fetch函数内部新建ClientSession，那等于给每个请求配独立网线

没设连接池上限反而拖垮自己

不限制并发数的异步爬虫，本质是“自爆式请求”：瞬间发起几千个协程，本地文件描述符耗尽、目标服务器限流、甚至触发防火墙熔断。

• 典型报错：OSError: [Errno 24] Too many open files 或 ClientOSError: Cannot connect to host
• 用aiohttp.TCPConnector(limit=50)硬性限制最大并发连接数，50是较安全起点
• 配合ttl_dns_cache=300缓存DNS结果，避免每请求都解析域名
• 若目标网站响应慢，limit值要往下降（比如20），否则大量协程卡在等待状态，调度开销反超收益

同步操作混进协程会锁死事件循环

哪怕只在async函数里调用一次time.sleep(1)或json.loads()大文本，整个事件循环都会被堵住——其他协程全得排队等它执行完。

• 常见踩坑点：用BeautifulSoup解析HTML、用json.loads()解大JSON、做正则匹配、甚至print()日志太多
• CPU密集型操作必须移出协程：用loop.run_in_executor()扔进线程池
• 日志建议用异步日志库（如aiologger），或至少加flush=True避免缓冲区阻塞

真正卡住异步爬虫的，从来不是网络本身，而是那些看似无害的同步惯性操作。一旦await出现在不该出现的位置，或ClientSession被当成一次性用品，协程就退化成带花哨语法的串行代码。

到这里，我们也就讲完了《Python异步爬虫速度慢？排查await串行问题》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于的知识点！