如何优化 Python 爬虫的速度？

嗨，今天我们聊聊如何优化 Python 爬虫速度的问题。

作为一个资深程序员，说实话，光用 urllib 单线程爬取数据确实有点“整活儿的架势”，但速度那真是不敢恭维。

既然今天要抓取的是十万级别的数据量，单线程显然力不从心，那我们就需要一些进阶优化策略了。

1. 多线程/多进程爬虫来一波！

在 Python 中，如果只用单线程，那性能基本上就被锁死在单核上。多线程和多进程是我们最常见的加速手段，尤其是爬虫任务中，网络 I/O 耗时较多的情况，这招就特别管用。

使用 threading 模块

Python 的 threading 模块可以帮助我们在单进程中并发处理多个任务，尽管 Python 的 GIL（全局解释器锁）可能会让多线程的效果打折扣，但在 I/O 操作方面，还是可以显著提升效率。下面我们用 requests 库（比 urllib 好用）和 threading 试试看。

import threading
import requests

def fetch_url(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        print(f"Fetched {url} with status: {response.status_code}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to fetch {url}: {e}")