python go爬虫如何进行并发控制

在Python中，我们可以使用asyncio库来实现Go爬虫的并发控制。以下是一个简单的示例，展示了如何使用asyncio和aiohttp库进行并发请求：

首先，确保已经安装了aiohttp库：

pip install aiohttp

然后，创建一个名为async_crawler.py的文件，并添加以下代码：

import asyncio
import aiohttp

async def fetch(url, session):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    urls = [
        'https://example.com/page1',
        'https://example.com/page2',
        'https://example.com/page3',
        # 更多URL...
    ]

    concurrency_limit = 5
    semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_limit)

    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = []
        for url in urls:
            task = asyncio.ensure_future(fetch_with_semaphore(url, session, semaphore))
            tasks.append(task)

        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        print(responses)

async def fetch_with_semaphore(url, session, semaphore):
    async with semaphore:
        return await fetch(url, session)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在这个示例中，我们定义了一个fetch函数，用于发送HTTP请求并获取响应内容。main函数中，我们创建了一个URL列表，并设置了并发限制（concurrency_limit）。我们还创建了一个信号量（semaphore），用于控制并发请求的数量。

对于每个URL，我们创建了一个任务（task），并使用asyncio.ensure_future确保任务在事件循环中执行。我们将任务添加到任务列表中，然后使用asyncio.gather等待所有任务完成。最后，我们打印收到的响应内容。

要运行此示例，请在命令行中输入以下命令：

python async_crawler.py

这个示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要根据需求进行更多的错误处理和优化。