IP模擬器
收集一些數據可能需要一兩個小時，但是如果你需要收集大量的數據并以這種速度收集，那么收集需要多長時間？ 可以提高Python爬蟲采集速度嗎？ 下面小編將與大家分享如何提高Python爬蟲的采集速度。 如果想提高Python爬蟲的采集速度，可以分析爬蟲結構，然后詳細分析問題：
動態IP模擬器
1。 從單線程變多線程[ h]
單線程的獲取速度真的很慢。 可以考慮使用多線程。 添加多線程特性是最劃算的，而且不需要太多的開發時間。 但是，可能會有更多后續問題。 代碼不能在幾行中完成。
2。 從單進程變為多進程
單進程，瓶頸更多在CPU上。 如果您有多個進程，則可以有效地使用 CPU。 但實際上，大多數情況都是在網絡上，所以更好的解決方案是在多個機房中使用多臺機器同時運行多進程爬蟲，以減少網絡擁塞。
如果實現，使用scrapy+rq-queue，然后redis作為隊列。
3。 換個高帶寬環境
本地帶寬瓶頸通過云服務器解決，定期定量購買使用可以節省成本（畢竟不是搜索引擎不會一直 上）。
跨地域服務器解決目標服務器的帶寬限制（基于IP）。 云服務器提供商有多個機房。 節點所在的機房可以緩解這個問題。 最好提供動態IP。 向上。 或者使用代理IP進行IP切換，例如IP模擬器代理。 先使用一批IP進行訪問，在被阻塞前替換另一批IP，達到回收的目的。
以上詳細介紹了如何提高Python爬蟲的采集速度。 通過多線程、多進程，可以有效提高爬蟲的采集速度，滿足大規模數據采集的要求。
