asyncio可以实现单线程的并发IO操作，如果仅用在客户端，发挥的威力并不大，把asyncio用在服务端，例如WEB服务器，由于HTTP连接就是IO操作，因此可以用单线程+coroutine实现多用户的高并发支持。

asyncio实现了TCP、UDP、SSL等协议，aiohttp则是基于asyncio实现的HTTP框架。

首先我们定义一个协同程序用来获取页面，并打印出来。我们使用asyncio.coroutine将一个方法装饰成一个协同程序，aiohttp.request是一个协同程序，所以他是一个可读方法。

@asyncio.coroutinedef print_page(url):    response = yield from aiohttp.request('GET', url)    #close断开的是网页与服务器的Connection:keep-alive        body = yield from response.read_and_close(dcode=True)    print(body)

如你所见，我们可以使用yield from从另一个协程中调用一个协程。为了从同步代码中调用一个协程，我们需要一个时间循环，我们可以通过asyncio.get_event_loop()得到一个标准的时间循环，之后使用它的loop.run_until_complete()方法启动协程，所以，为了使之前的协程运行我们只需要做：

loop = asyncio.get_evemnt_loop()loop.run_until_complete(print_page('http://xxxxx'))

一个有用的方法是asyncio.wait，通过它可以获取一个协程的列表，同时返回一个将它们包括在内的单独的协程，所以我们可以这样写：

loop.run_until_complete(asyncio.wait([print_page(url) for url in url_list]))

数据抓取

现在我们已经知道如何做异步请求，因此我们可以写一个数据抓取器，我们仅仅还需要一些工具来解析HTML

import aiohttpimport asynciodef get_content(html):    '''    处理HTML获取所需信息    '''async def print_magnet(page):    headers = {'key':'value'}    cookies = {'cookies_are': 'working'}    url = 'http://www.cnbligs.com/#p{}'.format(page)    async with aiohttp.ClientSession(cookies=cookies) as session:        async with session.get(url, headers=headers) as response:            content = get_content(await response.text())            print(await response.text())loop = asyncio.get_event_loop()tasks = asyncio.wait([print_magnet(page) for page in range(10)])loop.run_until_complete(tasks)

为了避免爬虫一次性的产生过多的请求导致账号/IP被封可以考虑使Semaphore控制同时的并发量，与我们熟悉的threading模块中的Semaphore(信号量)用法类似。

import aiohttpimpoer asyncioNUMBERS = range(12)URL = 'http://httpbin.org/get?a={}'sema = asyncio.Semaphore(3)async def fetch_async(a):    async with aiohttp.request('GET', URL.format(a)) as res:        data = await r.json()    return data['args']['a']    async def print_result(a):    with (await sema):        r = await fetch_async(a)        print('fetch({}) = {}'.foemat(a, r))        loop = asyncio.get_event_loop()f = asyncio.wait([print_result(num) for num in NUMBERS])loop.run_until_complete(f)

可以到后台看到并发受到了信号量的限制，同一时刻基本只处理三个请求。