Как использовать cfscrape асинхронно?

Для использования библиотеки cfscrape асинхронно вам понадобится асинхронная версия самой библиотеки (англ. async library). Одним из популярных выборов асинхронного фреймворка для использования с Python является aiohttp.

Ниже приведен пример использования cfscrape с aiohttp:

import asyncio
import aiohttp
import cfscrape

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()

async def main():
    # Создание сессии aiohttp
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        # Создание экземпляра cfscrape
        scraper = cfscrape.create_scraper(sess=session)
        
        # Загрузка страницы
        html = await scraper.get("https://example.com")
        
        # Вывод загруженного HTML
        print(html)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

В данном примере мы сначала создаем сессию aiohttp с помощью aiohttp.ClientSession(). Затем мы создаем экземпляр cfscrape, связанный с нашей сессией aiohttp, используя cfscrape.create_scraper(sess=session).

Затем мы используем асинхронную функцию fetch, которая использует session.get() для отправки запроса и получения ответа. Мы затем возвращаем текст ответа с помощью response.text().

В функции main, которая является главной асинхронной функцией, мы вызываем метод scraper.get() для загрузки страницы с использованием нашего scraper экземпляра. Загруженный HTML выводится на экран.

Наконец, мы создаем цикл событий asyncio с помощью asyncio.get_event_loop(), вызываем loop.run_until_complete(main()) для запуска нашей асинхронной функции main() и ожидаем выполнения всех асинхронных задач.

Таким образом, вы можете использовать cfscrape асинхронно с помощью aiohttp и asyncio. Это позволяет вам выполнять несколько запросов параллельно и улучшает производительность вашего кода.