异步爬虫适合处理大量请求，sublime适合编写此类脚本。1. 安装aiohttp和beautifulsoup4库用于异步请求与html解析；2. 使用asyncio、aiohttp和beautifulsoup构建并发抓取页面并解析标题的基本结构；3. 通过消息队列或celery将脚本扩展为分布式爬虫，部署到多个节点运行；4. 设置user-agent、超时时间、并发限制并记录日志以提升稳定性与效率。
异步爬虫在数据采集任务中非常实用，尤其适合需要处理大量请求的场景。Sublime作为一款轻量级但功能强大的编辑器，很适合用来编写这类脚本。
1. 安装必要的Python库
要写异步爬虫，首先得准备好环境。主要用到的库是aiohttp和beautifulsoup4，前者用于异步HTTP请求，后者用于解析HTML内容。
安装命令如下：
pip install aiohttppip install beautifulsoup4
如果你打算做分布式爬虫，还可以加上scrapy或celery来配合使用。不过对于纯异步抓取来说，前两个已经够用了。
2. 编写基本的异步爬虫结构
Sublime写Python脚本很方便，不需要复杂的配置。下面是一个简单的异步爬虫模板：
import asyncio
import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
async def fetch(session, url):
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def parse(url):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
html = await fetch(session, url)
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
print(soup.title.string)
async def main(urls):
tasks = [parse(url) for url in urls]
await asyncio.gather(*tasks)
if __name__ == '__main__':
urls = [
'https://example.com/page1',
'https://example.com/page2',
# 更多URL
]
asyncio.run(main(urls))这段代码会并发地抓取多个页面并打印标题。你可以把它粘贴进Sublime保存为.py文件运行。
3. 如何扩展成分布式爬虫？
如果目标网站数据量大、访问频繁，单机异步可能还不够快。这时候可以考虑将任务分发到多台机器上执行。
常见做法有：
- 使用消息队列（如RabbitMQ、Redis）分发URL列表
- 把爬取任务封装成函数，通过
Celery异步调用 - 每个节点独立运行上述异步脚本，只负责消费任务队列里的URL
这种架构下，Sublime写的脚本可以作为“爬虫节点”的核心模块部署到各个服务器上。
4. 小技巧与注意事项
User-Agent不能少：很多网站会检测请求头，没有UA会被拒绝。可以在
session.get()里加headers参数。-
设置超时时间：避免某些页面卡住整个流程。例如：
session.get(url, timeout=10)
合理控制并发数量：太多并发容易被封IP。可以通过
aiohttp.TCPConnector(limit_per_host=5)限制每主机并发数。日志记录很重要：调试时可以用
logging模块记录异常信息。
基本上就这些。用Sublime写异步爬虫脚本不复杂，但细节处理好才能稳定高效地采集数据。
