要提高Python爬虫的执行效率，可以采取以下措施：
使用合适的库和工具：使用像Scrapy、BeautifulSoup、Requests等高效的库来处理网络请求、解析HTML和提取数据。
多线程或多进程：利用Python的threading或multiprocessing模块来实现并发执行，提高爬虫速度。但要注意线程安全和进程间通信问题。
异步编程：使用asyncio库进行异步编程，可以在等待网络请求返回结果时执行其他任务，提高整体效率。
限制请求速率：合理设置爬虫的请求间隔，避免对目标网站造成过大压力，降低被封禁IP的风险。
使用代理IP：通过使用代理IP，可以隐藏爬虫的真实IP地址，降低被封禁IP的风险。
优化解析逻辑：使用高效的解析方法，如XPath、CSS选择器等，减少解析时间。
数据存储优化：根据实际需求选择合适的数据存储方式，如将数据存储在数据库、文件或缓存中，以减少I/O操作。
错误处理和重试机制：为爬虫添加错误处理和重试机制，确保在遇到异常时能够继续执行。
代码优化：优化代码结构和逻辑，减少不必要的计算和内存消耗。
分布式爬虫：在多台服务器上部署爬虫，利用集群资源提高爬虫的执行效率。这可以通过使用Scrapy-Redis等分布式爬虫框架来实现。
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