7. Scrapy性能优化：提升抓取效率与稳定性

7. Scrapy性能优化：提升抓取效率与稳定性

在前几篇文章中，我们学习了如何使用 Scrapy 编写基本爬虫，抓取数据并处理它们。在本篇文章中，我们将重点介绍 Scrapy 爬虫的性能优化。随着抓取任务的复杂性增加，如何提高爬虫的效率与稳定性成为了开发者必须关注的问题。通过对 Scrapy 的优化，能够提升数据抓取的速度，减少资源消耗，并确保在大规模抓取时仍能保持高效和稳定。

7.1 控制并发请求与下载延迟

Scrapy 本身支持并发抓取多个页面，但当并发请求过多时，会对目标网站造成压力，甚至可能导致爬虫被封禁。因此，合理配置并发请求数和下载延迟对于优化性能和避免封禁至关重要。

7.1.1 控制并发请求数

Scrapy 支持通过设置 CONCURRENT_REQUESTS 来控制同时发出的请求数量。通常，适当调整并发数可以提高抓取速度，但如果设置过高，可能会导致网站拒绝访问，甚至被封锁。

在 settings.py 中，设置并发请求数：

CONCURRENT_REQUESTS = 16  # 默认为 16，适当提高并发数可加速爬取

7.1.2 下载延迟与下载超时

DOWNLOAD_DELAY 用于控制每个请求之间的延迟。通过设置下载延迟，可以减轻目标网站的负担，避免过于频繁的请求导致 IP 被封。设置合适的下载延迟对于平衡爬虫速度与避免被封非常重要。

DOWNLOAD_DELAY = 1  # 每个请求之间的延迟时间，单位为秒

此外，DOWNLOAD_TIMEOUT