要写一个 Python 爬虫去抓取一个电商网站的价格数据，目标是抓几千个商品页面，提取商品名称、价格和库存状态。想着用异步编程提速，我选了 

 来搞，代码跑起来后却一堆问题，调试过程简直是场噩梦。今天把这经历记下来，分享一下踩坑和解决的心得。

场景：异步爬虫的“翻车”现场

一开始，我写了个简单的异步爬虫，批量请求商品页面，解析 HTML 提取数据。代码逻辑看起来没毛病，但跑起来后问题一大堆：有些请求莫名其妙超时，部分页面数据没抓到，还有几次程序直接挂掉，报了个 

 的错误。抓 5000 个页面，成功率只有 70%，耗时还比同步爬虫还长，简直崩溃。

我花了两天时间 debug，总结了几个关键问题和解决办法。

一开始我一股脑儿把所有请求都扔进 

，想着一口气全跑完，结果服务器直接把我当攻击者，封了 IP。查了资料后，我加了个 

 来限制并发数量，控制同时最多 10 个请求：

import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup

async def fetch_page(session, url, semaphore):
    async with semaphore:
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                return await response.text()
        except Exception as e:
            print(f"Error fetching {url}: {e}")
            return None

async def scrape_product(urls):
    semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # 限制并发为 10
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_page(session, url, semaphore) for url in urls]
        return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)

# 运行爬虫
urls = ["https://example.com/product/1", ...]  # 假设的 URL 列表
results = asyncio.run(scrape_product(urls))

 后，请求稳定多了，成功率从 70% 提到 90%，而且没再被封 IP。

有些页面响应慢，或者服务器偶尔抽风，导致超时。我加了个简单的重试机制，用 

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2))
async def fetch_page(session, url, semaphore):
    async with semaphore:
        async with session.get(url, timeout=10) as response:
            return await response.text()

这招让失败率又降了 5%，尤其是对网络不稳定的情况很有效。

 解析 HTML 时，发现解析大页面特别慢，尤其是有些页面带一堆复杂 DOM。我改用 

from lxml import html

async def parse_page(content):
    if content:
        tree = html.fromstring(content)
        name = tree.xpath('//h1[@class="product-name"]/text()')[0]
        price = tree.xpath('//span[@class="price"]/text()')[0]
        return {"name": name, "price": price}
    return None

调试时发现，错误信息太少，很难定位哪个 URL 出了问题。我加了个简单的日志系统，用 

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

async def fetch_page(session, url, semaphore):
    async with semaphore:
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                logging.info(f"Successfully fetched {url}")
                return await response.text()
        except Exception as e:
            logging.error(f"Failed to fetch {url}: {e}")
            return None

日志让我能快速找到问题 URL，省了不少时间。

这次调试让我对异步编程有了新认识。

 确实能提速，但得小心并发控制和错误处理，不然就是自找麻烦。

 和重试机制是救命稻草，日志记录更是 debug 神器。最终，爬虫成功率达到 98%，抓 5000 个页面只要 3 分钟，比同步爬虫快了 5 倍。虽然踩了不少坑，但看到数据整整齐齐输出，感觉还是挺爽的。以后写爬虫，我会先把并发、超时和日志这三板斧准备好，少走弯路！

调试异步 Python 爬虫的血泪史

要写一个 Python 爬虫去抓取一个电商网站的价格数据，目标是抓几千个商品页面，提取商品名称、价格和库存状态。想着用异步编程提速，我选了

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本文分享Python异步爬虫实战经验，针对电商网站数据抓取，详细解析并发控制、超时重试、HTML解析优化等关键问题。通过Semaphore限制并发、tenacity实现重试机制、lxml提升解析效率，最终将爬虫成功率提升至98%，速度提高5倍。包含完整代码示例和调试技巧，帮助开发者避开异步爬虫常见陷阱。

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