提高爬虫的采集效率需要从多个维度优化，包括代码逻辑、网络请求、资源管理和反爬策略等。以下是一些关键优化方法，结合实际场景分类说明：

1. 并发与异步处理

• 多线程/多进程：利用 Python 的 ThreadPoolExecutor 或 ProcessPoolExecutor 实现并行请求。
• 异步框架：使用 asyncio + aiohttp 或 httpx 实现异步请求，避免同步阻塞。

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):
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    return await asyncio.gather(*tasks)

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"]
results = asyncio.run(main(urls))

• 协程池控制：通过 semaphore 限制并发量，避免服务器过载或被封禁。

async def fetch_with_sem(url, sem):
    async with sem:
        # 发起请求
        ...

sem = asyncio.Semaphore(10)  # 最大并发10

2. 分布式爬虫

• 任务队列：使用 Scrapy-Redis、Celery 或 Kafka 分配任务，多节点协同工作。
• 去重优化：布隆过滤器（Bloom Filter）替代传统 set，降低内存占用。
• 分片策略：按域名、URL 哈希值分片，避免任务重复。

3. 请求优化

• 复用连接：启用 HTTP Keep-Alive，减少 TCP 握手开销。
• 压缩传输：请求头添加 Accept-Encoding: gzip，减少响应体积。
• 缓存策略：对静态资源（如图片、CSS）使用本地缓存（如 requests_cache）。
• 智能重试：对超时或失败请求按指数退避策略重试，避免无效循环。

4. 解析优化

• 高效解析库：使用 lxml 替代 BeautifulSoup（快 10 倍以上），或 parsel（Scrapy 内置）。
• 增量解析：流式处理大文件（如 xml.etree.ElementTree.iterparse）。
• 预处理过滤：在下载前通过正则表达式或规则过滤无效 URL。

5. 反反爬策略

• IP 代理池：使用付费代理服务（如 BrightData、Oxylabs）或自建代理池。
• 请求头随机化：动态生成 User-Agent、Referer 等头信息。
• 浏览器仿真：对复杂反爬网站使用 Playwright 或 Selenium（需权衡性能）。
• 验证码处理：接入打码平台（如 2Captcha）或训练 OCR 模型。

6. 资源管理

• 内存优化：使用生成器（yield）替代列表存储数据，减少内存占用。
• 连接池配置：调整 aiohttp.TCPConnector 或 requests.Session 的池大小。
• 资源释放：及时关闭响应对象和文件句柄，避免内存泄漏。

7. 监控与调优

• 性能分析：使用 cProfile 或 Py-Spy 定位瓶颈（如解析函数耗时）。
• 日志统计：监控请求成功率、QPS（每秒查询数）和错误类型。
• 动态调速：根据服务器响应时间自动调整并发量（PID 控制算法）。

8. 硬件与网络

• 提升带宽：升级网络或使用多线路接入。
• SSD 加速：将数据存储到固态硬盘，减少 I/O 延迟。
• 地理优化：针对目标网站部署就近区域的服务器（如爬取美国网站用 AWS 美区节点）。

示例：综合优化方案

# 使用异步 + 代理池 + 动态调速的爬虫
import asyncio
from aiohttp import ClientSession, TCPConnector
from random import choice

class EfficientCrawler:
    def __init__(self, concurrency=10):
        self.sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
        self.proxies = ["http://proxy1:port", "http://proxy2:port"]  # 代理池
        self.headers_pool = [{"User-Agent": "UA1"}, {"User-Agent": "UA2"}]  # UA池

    async def fetch(self, url, session):
        async with self.sem:
            try:
                proxy = choice(self.proxies)
                headers = choice(self.headers_pool)
                async with session.get(url, proxy=proxy, headers=headers, timeout=10) as resp:
                    return await resp.text()
            except Exception as e:
                print(f"Request failed: {e}")
                return None

    async def run(self, urls):
        connector = TCPConnector(limit=100)  # 增大连接池
        async with ClientSession(connector=connector) as session:
            tasks = [self.fetch(url, session) for url in urls]
            return await asyncio.gather(*tasks)

# 使用
crawler = EfficientCrawler(concurrency=20)
urls = [f"https://example.com/page{i}" for i in range(100)]
results = asyncio.run(crawler.run(urls))

注意事项

• 遵守规则：遵循 robots.txt，控制请求频率，避免对目标网站造成压力。
• 容错设计：添加超时、重试和异常处理逻辑。
• 法律合规：确保数据采集符合 GDPR 等法律法规。

通过上述方法组合使用，可显著提升爬虫效率，同时需根据具体场景权衡性能与稳定性。