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提高爬虫性能的 5 个关键技巧：从并发到异步执行

news 2024/10/23 19:35:51

爬虫代理

引言

随着互联网数据的爆炸式增长，网络爬虫技术在数据采集和信息整合中扮演着重要角色。然而，随着网页复杂性的增加和反爬虫机制的逐步完善，如何提高爬虫性能成为开发者面临的一大挑战。本文将探讨提高爬虫性能的五个关键技巧，并结合对拼多多的实际采集案例，展示如何通过并发、异步执行以及代理IP等技术来优化爬虫效率。

正文

1. 并发请求

并发请求是提高爬虫速度的核心策略之一。通过同时发起多个请求，爬虫可以极大减少等待时间，从而在单位时间内抓取更多数据。Python 的 threading 和 multiprocessing 库可以实现简单的并发爬取。

示例：

import threading
import requestsdef fetch(url):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:print(f"成功获取: {url}")else:print(f"获取失败: {url}")urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]
threads = [threading.Thread(target=fetch, args=(url,)) for url in urls]for thread in threads:thread.start()
for thread in threads:thread.join()

2. 异步执行

相较于并发，异步执行通过事件循环进一步提升爬虫性能。异步请求无需等待响应完成，而是立刻可以处理其他任务，极大地提高了网络 IO 密集型任务的效率。Python 的 asyncio 和 aiohttp 是常用的异步库。

示例：

import aiohttp
import asyncioasync def fetch(url, session):async with session.get(url) as response:return await response.text()async def main(urls):async with aiohttp.ClientSession() as session:tasks = [fetch(url, session) for url in urls]results = await asyncio.gather(*tasks)for result in results:print(result)urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]
asyncio.run(main(urls))

3. 使用代理IP

由于许多网站对同一IP地址的访问频率有限制，使用代理IP可以绕过这些限制，提高爬虫的可持续性和稳定性。代理IP还可以帮助避开反爬虫机制。本文以爬虫代理为例，通过用户名和密码认证实现代理。

示例代码：

import requests# 代理配置 亿牛云爬虫代理加强版 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "8100"
proxy_username = "用户名"
proxy_password = "密码"proxies = {"http": f"http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}","https": f"https://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}# 设置 User-Agent 和 Cookie
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3","Cookie": "your_cookie_value"
}url = "https://www.pinduoduo.com/some_page"response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)if response.status_code == 200:print(response.text)
else:print("请求失败")

4. 限制请求频率与休眠时间

为了避免过多的请求触发网站的反爬虫机制，合理的请求频率控制至关重要。通过引入 time.sleep() 等方式设定间隔，可以模拟人工浏览的行为，避免过快的请求频率被识别为异常流量。

示例：

import timedef fetch_with_delay(url):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:print(f"成功获取: {url}")else:print(f"获取失败: {url}")time.sleep(2)  # 每次请求之间休眠2秒

5. 优化数据提取与存储

在爬取数据时，数据提取和存储的效率同样影响整体性能。通过选择适合的解析器（如 lxml 或 BeautifulSoup），以及使用高效的数据库或缓存系统（如 Redis、MongoDB），可以确保数据处理的效率不会成为瓶颈。

示例：

from bs4 import BeautifulSoupdef parse_html(html):soup = BeautifulSoup(html, "lxml")data = soup.find_all("div", class_="product-title")return data

实例

假设我们需要从拼多多抓取商品列表并进行分析，结合以上五个技巧，以下是实现该爬虫的完整代码。

import aiohttp
import asyncio
from bs4 import BeautifulSoup
import requests# 代理配置 亿牛云爬虫代理加强版 www.16yun.cn
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "8100"
proxy_username = "用户名"
proxy_password = "密码"proxies = {"http": f"http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}","https": f"https://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3","Cookie": "your_cookie_value"
}async def fetch(url, session):async with session.get(url, proxy=f"http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}") as response:return await response.text()async def main(urls):async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session:tasks = [fetch(url, session) for url in urls]html_pages = await asyncio.gather(*tasks)for html in html_pages:parse_html(html)def parse_html(html):soup = BeautifulSoup(html, "lxml")products = soup.find_all("div", class_="product-title")for product in products:print(product.text)urls = ["https://www.pinduoduo.com/some_page1", "https://www.pinduoduo.com/some_page2"]
asyncio.run(main(urls))