Python爬虫实战：研究multiprocessing相关技术

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着互联网信息的爆炸式增长，网络爬虫已成为获取海量数据的重要工具。传统的单线程爬虫在面对大规模数据采集任务时效率低下，无法充分利用现代计算机多核 CPU 的优势。多线程爬虫虽然在一定程度上提高了效率，但受限于 Python 的全局解释器锁（GIL），在处理 CPU 密集型任务时性能提升有限。相比之下，多进程爬虫能够真正实现并行计算，充分发挥多核 CPU 的性能，特别适合网页内容分析、数据清洗等 CPU 密集型任务。

1.2 国内外研究现状

国外在网络爬虫领域起步较早，技术相对成熟。例如，Apache Nutch 作为开源的网络爬虫框架，支持分布式和并行处理；Scrapy 作为 Python 生态中流行的爬虫框架，提供了多线程支持。国内的百度、阿里巴巴等公司也在大规模爬虫系统方面积累了丰富经验。然而，针对 Python 多进程爬虫的深入研究和实践案例相对较少，尤其是在如何高效利用 multiprocessing 模块实现复杂爬虫任务方面仍有探索空间。

1.3 研究内容与方法

本文主要研究内容包括：