
使用了Https，大大提升了大量网络io请求时的速度

```
def get_majors_school_list():
    with open("./data/majors_list.json", "r") as f:
        majors_list = json.load(f)
    for major in majors_list:
        major_code = major.get("major_code")
        major_name = major.get("major_name")
        way = major.get("way")
        url = f""
        headers = {
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36"
        }
        response = requests.get(url, headers=headers)
        result = response.json().get("data").get("results")
        major["school_list"] = result
        # 按专业名称保存
        with open(f"./data/majors_school_list/{major_code}_{major_name}_{way}.json", "w") as f:
            f.write(json.dumps(majors_list, ensure_ascii=False))
```

```
import json
import aiohttp
import asyncio

async def fetch_major_data(session, major):
    major_code = major.get("major_code")
    major_name = major.get("major_name")
    way = major.get("way")
    url = f""
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36"
    }
    async with session.get(url, headers=headers) as response:
        result = await response.json()
        major["school_list"] = result.get("data").get("results")
        # 按专业名称保存
        with open(f"./data/majors_school_list/{major_code}_{major_name}_{way}.json", "w") as f:
            f.write(json.dumps(major, ensure_ascii=False))

async def get_majors_school_list():
    with open("./data/majors_list.json", "r") as f:
        majors_list = json.load(f)
    
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_major_data(session, major) for major in majors_list]
        await asyncio.gather(*tasks)

# asyncio.run 是 Python 3.7+ 中的新方式来运行异步程序
asyncio.run(get_majors_school_list())
```

### 导入模块

pythonCopy code

`import json import aiohttp import asyncio`

- `json`：用于处理 JSON 数据。

- `aiohttp`：用于异步 HTTP 网络请求。

- `asyncio`：Python 的异步I/O框架，用于编写并发代码。

### 异步函数定义

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`async def fetch_major_data(session, major):`

- `async def`：定义一个异步函数。这允许函数内部使用 `await` 表达式，并使函数执行非阻塞。

### 构建请求 URL 和头部

pythonCopy code

`major_code = major.get("major_code") major_name = major.get("major_name") way = major.get("way") url = f"" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.77 Safari/537.36" }`

- 提取专业信息，构建 API 请求的 URL 和 headers。

### 发起异步网络请求

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`async with session.get(url, headers=headers) as response:`

- `async with`：上下文管理器，用于异步操作。这里用于执行异步的 HTTP GET 请求。

- `session.get`：`aiohttp.ClientSession` 对象的 `get` 方法，用于发起 GET 请求。它是异步的，返回一个 response 对象。

### 处理响应数据

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`result = await response.json() major["school_list"] = result.get("data").get("results")`

- `await`：等待异步操作完成。这里等待的是 `response.json()`，它异步地将响应内容转换为 JSON 对象。

- 解析 JSON 数据，并将解析后的数据保存到 `major` 字典中。

### 保存数据到文件

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`with open(f"./data/majors_school_list/{major_code}_{major_name}_{way}.json", "w") as f: f.write(json.dumps(major, ensure_ascii=False))`

- 将包含学校列表的 `major` 字典保存为 JSON 文件。

### 驱动整个异步流程

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`async def get_majors_school_list(): with open("./data/majors_list.json", "r") as f: majors_list = json.load(f) async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch_major_data(session, major) for major in majors_list] await asyncio.gather(*tasks)`

- 定义另一个异步函数来读取专业列表，然后为列表中的每个专业创建一个异步任务。

- `aiohttp.ClientSession()`：创建一个 HTTP 会话，用于发起请求。

- `asyncio.gather`：并发运行所有的异步任务。

### 执行异步主函数

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`asyncio.run(get_majors_school_list())`

- `asyncio.run`：运行最高级别的入口点 "main" 函数，这里是 `get_majors_school_list()`。这是 Python 3.7+ 中推荐的方式来运行异步程序。

这段代码展示了如何使用 Python 的异步编程来高效地处理网络I/O密集型任务。通过并发地发起网络请求，程序无需在每个请求上顺序等待，从而大大提高了效率。
