Python爬虫开发优化

1. 并发与异步处理

• 多线程/多进程：

  • 使用concurrent.futures模块（ThreadPoolExecutor或ProcessPoolExecutor）实现并发。

  • 注意：Python的GIL（全局解释器锁）会限制多线程的CPU密集型任务性能，但网络请求（I/O密集型）仍可通过多线程显著加速。

• 异步IO：

  • 使用asyncio + aiohttp库实现异步HTTP请求，适合高并发场景。

  • 示例：

    python

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    import aiohttp
    import asyncio
    
    async def fetch(url):
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(url) as response:
                return await response.text()
    
    async def main():
        urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]
        tasks = [fetch(url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results
    
    asyncio.run(main())

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2. 请求优化

• 设置超时与重试：

  • 使用requests库时，通过timeout参数避免长时间阻塞。

  • 结合retrying