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本篇内容介绍了“怎么提高Python爬虫效率”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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在爬取海量的网络数据时，一方面我们需要确保爬虫不被网站服务器封掉，一方面也要提高爬虫的采集效率。
避免爬虫不被封掉，一般我们通过大量的代理IP构成代理池，通过代理来访问采集的网站，而对于如何提高爬虫的采集效率，就有很多种方法，比如：使用多进程、多线程、分布式、协程等等。
个人在实际的爬虫使用中，出于个人喜好和硬件条件，一般使用多进程和多线程。
下面，我们通过一个简单的例子，来对比一下，在普通情况下、使用多进程、使用多线程的情况下程序的运行效率：
遍历网址URL是爬虫中很常见的一个场景，我们使用一个列表模拟对URL的遍历：
from multiprocessing import Pool from multiprocessing.dummy import Pool as TheaderPool
首先是使用for循环：
def test1(): for n in range(10000): for i in range(100000): n += i %time test1()
返回结果：
Wall time: 1min 15s
使用两个for循环分别遍历10000次，一共花费了15秒的时间
接着，我们看看一个使用for循环，一个使用多线程的情况，由于熟悉程度的原因，在此使用的是multiprocessing.dummy模块中的Pool方法进行多线程，而非Threading模块：
def test4(): for n in range(100000): def test5(i): n += i tpool = TheaderPool(processes=1) tpool.map_async(test5,range(100000)) tpool.close() tpool.join() %time test4()
返回结果为：
Wall time: 118 ms
只花费了118毫秒。
下面再看看使用多进程的情况：
def test2(): for n in range(100000): def test3(i): n += i pool = Pool(processes=1) pool.map_async(test3,range(100000)) pool.close() pool.join() %time test2()
所花费的时间为：199毫秒
Wall time: 199 ms
在这个简单的对比例子中，可以发现，不管是使用多线程还是多进程，多线程直接提高了一百余倍，多进程虽然比多线程慢一点点，但也有近一百倍的提高，都能够大幅地提高循环遍历的效率，当然，在实际的数据采集过程中，还要考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程。
“怎么提高Python爬虫效率”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
