怎么提高Python爬虫效率

减少网络请求次数

网络请求是爬虫效率的瓶颈之一，因此减少网络请求次数可以提高爬虫的效率。

1. 使用多线程或多进程：通过同时进行多个网络请求，可以减少请求的耗时，提高效率。

import threading

def fetch_data(url):
    # 请求数据的代码

urls = [...] # 待爬取的URL列表

threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch_data, args=(url,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

2. 使用连接池：在爬取大量URL时，使用连接池可以减少建立和断开连接的时间开销，提高效率。

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter

urls = [...] # 待爬取的URL列表

session = requests.Session()
adapter = HTTPAdapter(pool_connections=50, pool_maxsize=50)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)
for url in urls:
    response = session.get(url)
    # 处理response的代码

优化解析过程

解析HTML页面是爬虫的主要耗时部分之一，优化解析过程可以提高效率。

1. 使用XPath：XPath是一种可以通过路径表达式在XML文档中进行导航和查找节点的语言，使用XPath可以提高解析HTML页面的效率。

import requests
from lxml import etree

url = [...] # 待解析的URL
response = requests.get(url)
html = etree.HTML(response.content)
# 使用XPath查询节点
nodes = html.xpath('//div[@class="content"]')

2. 使用正则表达式：在一些简单的HTML页面中，也可以使用正则表达式进行解析，这种方式比XPath更加灵活。

import re
import requests

url = [...] # 待解析的URL
response = requests.get(url)
# 使用正则表达式匹配网页内容
pattern = re.compile('
(.*?)
', re.S)
matches = re.findall(pattern, response.content)

使用缓存技术

通过使用缓存技术可以提高爬虫的效率。

1. 使用缓存存储已爬取的数据：当爬虫需要多次运行时，可以将已爬取的数据存储到缓存中，下次运行时直接从缓存中获取，避免重复爬取。

import requests
import redis

url = [...] # 待爬取的URL
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
if cache.exists(url):
    data = cache.get(url)
else:
    response = requests.get(url)
    data = response.content
    cache.set(url, data)

2. 使用页面级别的缓存：对于一些内容不经常更新的页面，可以使用页面级别的缓存来提高爬虫的效率。

import requests
import redis

url = [...] # 待爬取的URL
cache = redis.Redis(host='localhost', port=6379)
if cache.exists(url):
    data = cache.get(url)
else:
    response = requests.get(url)
    data = response.content
    cache.set(url, data, ex=3600) # 设置缓存时间为1小时