如何优化 Python 爬虫的性能：并发与分布式爬取实战指南

在数据获取的过程中，爬虫技术无疑是最为常见且高效的手段。然而，在面对需要抓取大量数据的情况时，传统的串行爬虫往往显得效率低下，可能导致爬取时间过长，甚至被目标网站封锁。为了提高爬虫的性能，Python 提供了多种优化方法，最常见的便是并发和分布式爬取。

本文将深入探讨如何通过并发和分布式爬虫技术优化 Python 爬虫的性能。我们将从并发爬取的基础到分布式爬虫的搭建，逐步带你了解如何高效抓取大量数据。

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第一部分：并发爬虫基础

在传统的单线程爬虫中，每一次请求都需要等待前一个请求完成后才能继续发起，导致效率低下。并发爬虫通过同时发起多个请求来加速抓取过程。

1. 使用 concurrent.futures 实现并发

concurrent.futures 是 Python 提供的一个并发库，支持多线程和多进程。通过 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor，可以轻松实现并发爬取。

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 定义爬取函数
def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

# URL 列表
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']

# 使用 ThreadPoolExecutor 实现并发爬取
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls)