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

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jackcode

发布于 2025-10-10 10:34:24

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标签：异步IO｜协程｜爬虫架构｜爬虫代理｜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）====
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。

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）====
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 = await response.json()
            return data["url"]
    except Exception as e:
        return f"Error: {e}"

async def main():
    urls = [f"https://httpbin.org/get?i={i}" for i in range(10000)]
    start = time.time()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"耗时: {time.time() - start:.2f} 秒")
    print(f"成功采集 {len([r for r in results if 'Error' not in r])} 条")

asyncio.run(main())

这一段跑起来像一场协奏曲：

上万个请求同时出发，互不打扰，CPU 占用率稳定，网络IO轻松拉满。

不过有一点值得注意：Python 的事件循环是单线程的，虽然能并发IO，但如果任务太多，调度延迟还是会积累。

四、Node接棒：async/await + axios 的快速节奏

接下来换Node上场。

Node的异步机制几乎是为这种场景量身定制的，天生就擅长处理IO密集型任务。

const axios = require('axios');
const HttpsProxyAgent = require('https-proxy-agent');

# ==== 代理配置（参考亿牛云爬虫代理）====
const proxy = "http://your_username:your_password@t.16yun.cn:31111";
const agent = new HttpsProxyAgent(proxy);

async function fetch(url) {
    try {
        const res = await axios.get(url, { httpsAgent: agent, timeout: 10000 });
        return res.data.url;
    } catch (err) {
        return `Error: ${err.message}`;
    }
}

(async () => {
    const urls = Array.from({ length: 10000 }, (_, i) => `https://httpbin.org/get?i=${i}`);
    const start = Date.now();

    const tasks = urls.map(url => fetch(url));
    const results = await Promise.all(tasks);

    const success = results.filter(r => !r.startsWith("Error")).length;
    console.log(`耗时: ${(Date.now() - start) / 1000}s`);
    console.log(`成功采集 ${success} 条`);
})();

Node的表现相当稳定，尤其在高并发下，事件循环调度非常顺滑。

如果你的机器内存足够，它几乎可以无缝跑完整个1万请求批次，CPU波动很小。

不过代价是调试体验稍逊一筹，出错栈信息比较碎，不像Python那样直观。