Ⅰ 請教一個問題,怎麼提高 python 爬蟲的爬取效率
很多爬蟲工作者都遇到過抓取非常慢的問題,尤其是需要採集大量數據的情況下。那麼如何提高爬蟲採集效率就十分關鍵,一塊了解如何提高爬蟲採集效率問題。
1.盡可能減少網站訪問次數
單次爬蟲的主要把時間消耗在網路請求等待響應上面,所以能減少網站訪問就減少網站訪問,既減少自身的工作量,也減輕網站的壓力,還降低被封的風險。
第一步要做的就是流程優化,盡量精簡流程,避免在多個頁面重復獲取。
隨後去重,同樣是十分重要的手段,一般根據url或者id進行唯一性判別,爬過的就不再繼續爬了。
2.分布式爬蟲
即便把各種法子都用盡了,單機單位時間內能爬的網頁數仍是有限的,面對大量的網頁頁面隊列,可計算的時間仍是很長,這種情況下就必須要用機器換時間了,這就是分布式爬蟲。
第一步,分布式並不是爬蟲的本質,也並不是必須的,對於互相獨立、不存在通信的任務就可手動對任務分割,隨後在多個機器上各自執行,減少每台機器的工作量,費時就會成倍減少。
例如有200W個網頁頁面待爬,可以用5台機器各自爬互不重復的40W個網頁頁面,相對來說單機費時就縮短了5倍。
可是如果存在著需要通信的狀況,例如一個變動的待爬隊列,每爬一次這個隊列就會發生變化,即便分割任務也就有交叉重復,因為各個機器在程序運行時的待爬隊列都不一樣了——這種情況下只能用分布式,一個Master存儲隊列,其他多個Slave各自來取,這樣共享一個隊列,取的情況下互斥也不會重復爬取。IPIDEA提供高匿穩定的IP同時更注重用戶隱私的保護,保障用戶的信息安全。含有240+國家地區的ip,支持API批量使用,支持多線程高並發使用。
Ⅱ 請教一個問題,怎麼提高 python 爬蟲的爬取效率
將網頁page source 保存到資料庫(mongodb)中,每次取得新的page source 和資料庫中的page source 的hash 值是不是想等,如果不等表示有更新。
這個判斷有了,爬蟲爬取時間策略就好辦了。
Ⅲ Python爬蟲如何避免爬取網站訪問過於頻繁
一. 關於爬蟲
爬蟲,是一種按照一定的規則自動地抓取互聯網信息的程序。本質是利用程序獲取對我們有利的數據。
反爬蟲,從不是將爬蟲完全杜絕;而是想辦法將爬蟲的訪問量限制在一個可接納的范圍,不要讓它過於頻繁。
二. 提高爬蟲效率的方法
協程。採用協程,讓多個爬蟲一起工作,可以大幅度提高效率。
多進程。使用CPU的多個核,使用幾個核就能提高幾倍。
多線程。將任務分成多個,並發(交替)的執行。
分布式爬蟲。讓多個設備去跑同一個項目,效率也能大幅提升。
打包技術。可以將python文件打包成可執行的exe文件,讓其在後台執行即可。
其他。比如,使用網速好的網路等等。
三. 反爬蟲的措施
限制請求頭,即request header。解決方法:我們可以填寫user-agent聲明自己的身份,有時還要去填寫origin和referer聲明請求的來源。
限制登錄,即不登錄就不能訪問。解決方法:我們可以使用cookies和session的知識去模擬登錄。
復雜的交互,比如設置「驗證碼」來阻攔登錄。這就比較難做,解決方法1:我們用Selenium去手動輸入驗證碼;方法2:我們用一些圖像處理的庫自動識別驗證碼(tesserocr/pytesserart/pillow)。
ip限制。如果這個IP地址,爬取網站頻次太高,那麼伺服器就會暫時封掉來自這個IP地址的請求。 解決方法:使用time.sleep()來對爬蟲的速度進行限制,建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
Ⅳ 為什麼都說爬蟲PYTHON好
python上手容易,第三方庫多(go現在第三方庫也多)。
如果不考慮採集速度,不用登陸——requests,單線程,簡單的代碼如下:
url = "http://dd.com"
html = requests.get(url)
html.encoding=('GBK') #避免編碼問題 如有報錯,另外測試
print (html.text[:1000]) #輸出1000個字元,避免ide假死。
本人沒學過java c#,不清楚他們兩個一個簡單爬蟲的代碼量,想來最起碼比python的要多。
不過說實話python的工作機會沒有 java c#的多,也就是說別想著花錢去培訓班培訓了幾個月,就能找到月入過萬的工作。
python的運行效率比其他編程語言要差,不考慮效率的情況下,可以用python寫寫小代碼,有錢的可以寫scrapy代碼,堆伺服器做分布式爬蟲。
Ⅳ 請教一個問題,怎麼提高 python 爬蟲的爬取效率
一.使用開源的爬蟲庫scrapy,原生支持多線程,還可以設定抓取速率,並發線程數等等參數;除此之外,scrapy對爬蟲提取HTML內容也有良好的支持。 二.優化方法有,開啟gzip,多線程,對於定向採集可以用正則取代xpath,用pycurl代替urlib
Ⅵ 請教一個問題,怎麼提高 python 爬蟲的爬取效率
考慮用多進程+分布在不同機房的集群。
理由如下:
如果單進程,則瓶頸多出在CPU上。
多進程的話可以高效利用CPU。但是其實多數情況是在網路,所以說更好的解決辦法是用多個機房的多台機器同時跑多進程的爬蟲,這樣減少網路阻塞。
實現的話,用scrapy+rq-queue然後用redis來作隊列就好。
用這個方法爬過douban的幾千萬個頁面
Ⅶ 如何優化 Python 爬蟲的速度
1、使用非同步提高並發
2、分布式爬蟲策略
3、優化爬蟲自身解析html的效率(正則匹配與bs4的選擇)