python如何提升爬虫效率

下面是提升Python爬虫效率的攻略：

1. 使用多线程或多进程

使用多线程或多进程可以提高爬虫效率，因为爬虫程序往往是I/O密集型的任务，而多线程或多进程能够利用CPU的多核心进行并发处理。

1.1 多线程

Python的threading模块可以让我们方便地创建和控制线程。以下是一个简单的示例代码，向多个URL发送HTTP请求，使用多线程进行并发处理：

import threading
import requests

urls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.bing.com',
]

def get_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(f'Response from {url} has status code {response.status_code}')

threads = []

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

for t in threads:
    t.join()

在上面的示例中，我们定义了一个get_url函数用于发送HTTP请求，然后创建一个线程列表threads，向每个URL发送一个线程，并启动每个线程。最后调用join()方法等待所有线程完成。

1.2 多进程

在Python中，我们可以使用multiprocessing模块创建和控制进程。以下是一个简单的示例代码，向多个URL发送HTTP请求，使用多进程进行并发处理：

import multiprocessing
import requests

urls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.bing.com',
]

def get_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(f'Response from {url} has status code {response.status_code}')

processes = []

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

for p in processes:
    p.join()

在上面的示例中，我们定义了一个get_url函数用于发送HTTP请求，然后创建一个进程列表processes，向每个URL发送一个进程，并启动每个进程。最后调用join()方法等待所有进程完成。

2. 使用异步编程

使用异步编程可以进一步提高爬虫效率，异步编程能够让我们在等待I/O时不会阻塞程序。Python中标准的异步框架是asyncio，我们可以将爬虫程序中的I/O操作异步化，以提升程序效率。

以下是一个使用异步编程的示例代码：

import asyncio
import aiohttp

urls = [
    'https://www.google.com',
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.bing.com',
]

async def get_url(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            print(f'Response from {url} has status code {response.status}')

async def main():
    await asyncio.gather(*[get_url(url) for url in urls])

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

在上面的代码中，我们定义了一个异步函数get_url，使用aiohttp库发送HTTP请求。然后定义了一个main函数，使用asyncio的gather函数启动多个异步任务，将所有任务放在一个await表达式中，等待所有任务完成。

以上两种方式，可以根据实际场景做出选择应对，它们的核心理念都是并发，以最大程度的利用现代硬件计算性能，提高爬虫效率。