Python爬虫抓取速度提升

要提高Python爬虫的抓取速度，可以采取以下几种方法：

1. 使用并发请求：通过多线程或多进程的方式，同时发送多个请求，从而提高抓取速度。Python中可以使用threading和multiprocessing库实现并发请求。

示例代码（多线程）：

import threading
import requests

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理响应数据

urls = ['http://example.com'] * 10
threads = []

for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch, args=(url,))
    t.start()
    threads.append(t)

for t in threads:
    t.join()

示例代码（多进程）：

import multiprocessing
import requests

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理响应数据

urls = ['http://example.com'] * 10
processes = []

for url in urls:
    p = multiprocessing.Process(target=fetch, args=(url,))
    p.start()
    processes.append(p)

for p in processes:
    p.join()

2. 使用异步请求：通过异步编程库（如aiohttp）实现非阻塞I/O操作，提高抓取速度。

示例代码（aiohttp）：

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            # 处理响应数据

async def main():
    urls = ['http://example.com'] * 10
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

3. 优化解析速度：使用高效的解析库（如BeautifulSoup或lxml）解析HTML文档，减少解析时间。

示例代码（BeautifulSoup）：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 解析数据

response = requests.get('http://example.com')
html = response.text
parse(html)

示例代码（lxml）：

from lxml import etree
import requests

def parse(html):
    tree = etree.HTML(html)
    # 解析数据

response = requests.get('http://example.com')
html = response.text
parse(html)

4. 使用代理IP：通过代理IP避免被目标网站封禁，提高抓取速度。可以使用免费或付费的代理IP服务。

示例代码（使用免费代理IP）：

import requests

proxies = {
    'http': 'http://proxy.example.com:8080',
    'https': 'http://proxy.example.com:8080',
}

response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)

5. 限制请求速率：通过设置请求间隔时间，避免过快地进行请求，降低被封禁的风险。

示例代码（使用time.sleep）：

import time
import requests

url = 'http://example.com'

response = requests.get(url)
# 处理响应数据

time.sleep(1)  # 暂停1秒

6. 缓存数据：将已抓取的数据存储在本地缓存中，避免重复抓取，提高抓取速度。

示例代码（使用pickle库）：

import requests
import pickle

def save_cache(data, file_name):
    with open(file_name, 'wb') as f:
        pickle.dump(data, f)

def load_cache(file_name):
    with open(file_name, 'rb') as f:
        return pickle.load(f)

url = 'http://example.com'
file_name = 'cache.pkl'

if os.path.exists(file_name):
    data = load_cache(file_name)
else:
    response = requests.get(url)
    data = parse(response.text)
    save_cache(data, file_name)

通过以上方法，可以有效地提高Python爬虫的抓取速度。