❶ 如何优化 python 爬虫的速度
1.dns cache
2. 多线程
3. 异步io
❷ 如何优化 Python 爬虫的速度
原因：爬虫下载慢主要原因是阻塞等待发往网站的请求和网站返回。
解决方法：老渔哥认为可以主要采用非阻塞的epoll模型。将创建的socket连接句柄和回调函数注册给操作系统，这样在单进程和单线程的情况下可以并发大量对页面的请求。
❸ 如何优化 Python 爬虫的速度
从以下的五个方面去进行优化测试：
1、cpu瓶颈的话可以通过分布式的方式来解决 更多的结点去处理分发的任务就好了
2、本地带宽的瓶颈通过云服务器解决(一般都有100MB的方案提供) 定时定量的去购买使用可以节约成本(毕竟不是搜索引擎不会一直开着的)
3、目标服务器的带宽限制(基于IP的)通过跨区的服务器解决 云服务器提供商有多个机房的 分散节点所在的机房可以缓解问题 有提供动态ip的就更好了
4、目标服务器的访问限制，老渔哥提示搜一下<反爬虫>策略就差不多了解了 根据自己的编程能力来应对 给两个库投石问路 SeleniumPhantomJS 对于验证码相关的可以考虑购买服务(有外包的, 最高级别是人肉的一定可以搞定, 量要考虑一下价格不菲)真的不建议自己搞。
目标网站系统比较知名的话(discuz)可以网上搜搜 足够简单的话可以用opencv(有python绑定的版本而且跨平台) thredshold(二值化)处理颜色, eroded/dilate(腐蚀膨胀)处理噪点, findContours(查找轮廓)处理字符分割,穷举旋转和简单扭曲再匹配字库差不多就可以处理2010以前的简单二维码了(当然cpu开销还是很大的)
5、目标服务器的带宽上限限制 这么做的话你的爬虫就成了攻击了不讨论----以下内容常规的爬虫可能不会涉
❹ 如何优化 Python 爬虫的速度
爬虫有些速度没办法提升，比如你请求第三方的网页。这个完全依赖第三方的服务。我们能做的就是多线程并发和异步或者分布式爬取。多线程有一个threadpool不错。异步用tornado的web.client，分布式就借助中间消息队列或者内存数据库
❺ python 爬虫 解析效率如何提升
提高爬虫效率的方法
协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。
多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。
多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。
分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。
打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。
其他。比如，使用网速好的网络等等。
反爬虫的措施
限制请求头，即request header。解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。
限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用cookies和session的知识去模拟登录。
复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。
ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
❻ Python 到可以写出一个爬虫大约需要多长时间
简单的三分钟
复杂的一个小时
再复杂的24个小时？
更复杂，根据被采集的网站来一直变幻~
❼ 如何优化 Python 爬虫的速度
1、使用异步提高并发
2、分布式爬虫策略
3、优化爬虫自身解析html的效率（正则匹配与bs4的选择）
❽ python爬虫一秒钟最快爬多少条数据
我见过3秒钟喝完一“瓶”啤酒的人，也见过一小时才喝完一“杯”啤酒的人；
我见过一口吃完像巴掌大的面包的人，也见过几天才吃完像手指头大的面包；
——————我是一条可爱的分割线——————
回到正题：
爬虫能爬多少，能爬多快。取决于算法和网速。当然，说白了还是和工程师自己的实力有关。
# 好的爬虫一秒可以爬上万条数据，
# 有的爬虫一天只能爬一条。
print “人生苦短，python当歌”
❾ 如何优化 Python 爬虫的速度
使用开源的爬虫库scrapy，原生支持多线程，还可以设定抓取速率，并发线程数等等参数；除此之外，scrapy对爬虫提取HTML内容也有良好的支持。
优化方法有，开启gzip，多线程，对于定向采集可以用正则取代xpath，用pycurl代替urlib。