QUIC协议优化：HTTP_3环境下的超高速异步抓取方案

news2025/5/9 23:45:39

爬虫代理

摘要
随着 QUIC 和 HTTP/3 的普及，基于 UDP 的连接复用与内置加密带来了远超 HTTP/2 的性能提升，可显著降低连接握手与拥塞恢复的开销。本文以爬取知乎热榜数据为目标，提出一种基于 HTTPX + aioquic 的异步抓取方案，并结合代理 IP设置，最终生成热榜趋势图，挖掘内容热度背后的知识洞察。

数据目标

目标网站：https://www.zhihu.com/billboard
抓取内容：获取热榜列表中的标题、热度分数、问题链接等字段。
需求场景：分析不同时间段内话题热度变化，以判断用户关注焦点与知识趋势。

抓取方式

技术选型

使用 HTTPX的异步 API，结合 aioquic 实现 HTTP/3（QUIC）连接。
配置代理 IP（参考爬虫代理的域名、端口、用户名、密码）设置IP以绕过基本的限制。

核心代码示例

import asyncio
import httpx  # HTTPX 支持 HTTP/1.1/2，结合 aioquic 可启用 HTTP/3
from aioquic.asyncio.protocol import QuicConnectionProtocol
from aioquic.asyncio.client import connect
import matplotlib.pyplot as plt  # 用于后续绘图

# 代理配置（亿牛云爬虫代理 www.16yun.cn）
PROXY = "http://16YUN:16IP@proxy.16yun.cn:12345"

# 异步获取知乎热榜
async def fetch_hot_list():
    # HTTPX 异步客户端，启用 HTTP/3
    async with httpx.AsyncClient(
        http2=True,  # 启用 HTTP/2 以兼容 aioquic
        transport=httpx.AsyncHTTPTransport(  # 自定义传输层
            quic_configuration=None,  # 默认 QUIC TLS 配置
            verify=True
        ),
        proxies=PROXY,
        headers={
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
            "Cookie": "YOUR_COOKIE_STRING"  # 必要时填入登录 Cookie
        ),
        timeout=10.0
    ) as client:
        response = await client.get("https://www.zhihu.com/billboard")
        response.raise_for_status()
        data = response.json()  # 假设页面返回 JSON
        # 提取标题和热度
        return [
            {"title": item["target"]["title"], "hot": item["hot"]}
            for item in data["data"]
        ]

# 运行抓取
if __name__ == "__main__":
    hot_list = asyncio.run(fetch_hot_list())
    print(hot_list)

注：“aioquic” 与 “httpx.AsyncHTTPTransport” 的结合，可在底层通过 QUIC 实现 HTTP/3 请求；proxies 字段使用了用户名密码格式。

可视化设计

原则：遵循“故事化数据”理念，通过简洁而富有引导性的图表讲述热度变化背后的故事。
图表类型：折线图呈现多个话题在不同时刻的热度趋势；颜色使用有限且有差异度，以突出重点；添加关键节点注释，提醒读者关注突发热点。
布局：主图上方放置标题与简要说明，底部绘制时序刻度，右侧展示注释与洞察摘要。

图表展示

以下为示例绘图代码（基于抓取得到的 hot_list 数据）：

# 假设 hot_list = [
#     {"title": "话题A", "hot": 120000},
#     {"title": "话题B", "hot": 90000},
#     ...
# ]
times = ["10:00", "12:00", "14:00", "16:00", "18:00"]
# 伪造多时刻数据
trend_data = {
    topic["title"]: [topic["hot"] * (1 + i*0.05) for i in range(len(times))]
    for topic in hot_list[:5]
}

plt.figure(figsize=(10, 6))
for title, values in trend_data.items():
    plt.plot(times, values, label=title)
plt.title("知乎热榜前五话题热度趋势")
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("热度")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()