从单线程到分布式：Python爬虫架构升级实战（百万级数据稳如泰山）

前言：爬虫爬百万数据，你是不是也遇到这些坑？

做数据采集项目时，很多人会卡在“量”的瓶颈上：用单线程爬取百万条数据，跑了3天还没结束，中间断网一次就得重来；换成多线程后，爬了半天被网站封IP，数据只爬到一半；好不容易爬到数据，又因为内存溢出、数据库写入太慢，导致程序崩溃，之前的努力全白费。

我用Python爬虫做过电商商品采集、招聘信息爬取、舆情数据抓取等多个百万级项目，最深的感受是：单线程撑不起海量数据，无架构的爬虫早晚会崩。从单线程到多线程、多进程，再到分布式，每一次架构升级都是在解决“效率、稳定性、可扩展性”三大问题。

这篇文章不搞理论空谈，全程基于实战场景，从“单线程爬虫改造”到“分布式架构落地”，一步步教你搭建能扛住百万级数据的爬虫系统，每个阶段都附完整代码、效果对比和避坑技巧，让你少走90%的弯路。

一、先明确核心目标：百万级数据爬取的关键指标

在动手升级前，先定好目标，避免盲目优化：

• 效率：单线程→分布式，爬取速度提升50-100倍（如单线程10条/秒→分布式500条/秒）；
• 稳定性：7×24小时运行不崩溃，支持断点续爬（断网/重启后继续爬，不重复、不遗漏）；
• 可扩展性：支持动态增加爬虫节点，数据量翻倍时只需加机器；
• 反反爬：IP池自动切换，请求频率控制，避免被封。

二、架构升级第一阶段：单线程爬虫（基础版）

单线程是所有爬虫的起点，适合小体量数据（万级以内），核心是把“爬取→解析→存储”的流程跑通。