听说过异步爬虫的同学，应该或多或少听说过aiohttp这个库。它通过 Python 自带的async/await实现了异步爬虫。使用 aiohttp，我们可以通过 requests 的api写出并发量匹敌 Scrapy 的爬虫。我们在 aiohttp 的官方文档上面，可以看到它给出了一个代码示例，如下图所示： 我们现在稍稍修改一下，来看看这样写爬虫，运行效率如何。修改以后的代码如下：import
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2023-08-13 22:36:19
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总有人说python做爬虫速度慢，能开并发数少，至于为什么慢就是说不上来，今天就是测试一下python语言的速度和并发数量。在网络爬虫中，影响速度的有数据下载，数据解析，数据存储，最主要的影响是数据下载和数据存储，数据下载影响是网络IO，数据存储是磁盘IO，本次模拟数据下载是1s，然后数据存储直接是把数据存储到redis中，redis是内网的redis库。下面一次并发10w,100w,100w个任
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2023-06-26 12:00:42
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之前我们学习了动态翻页我们实现了网页的动态的分页，此时我们可以爬取所有的公开信息了，经过几十个小时的不懈努力，一共获取了 16万+ 条数据，但是软件的效率实在是有点低了，看了下获取 10 万条数据的时间超过了 56 个小时，平均每分钟才获取 30 条数据。注：软件运行的环境是搬瓦工的虚拟主机，CPU: 2x Intel Xeon , RAM: 1024 MB，Debian 9软件的运行效率不高，那
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2023-11-21 21:20:23
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说起网络爬虫，大家想起的估计都是 Python ，我在没有接触Java爬虫之前也是只听过python是为爬虫而生。不过俗话说的好：Java是世界最好的语言于是我就在网上查询有关于Java爬虫的资料，不查不知道一查吓一跳，其实 Java 也能做网络爬虫并且还有专门的库，并且Java在某些复杂页面做爬虫还能做的非常好，在开源社区中有不少优秀的 Java 网络爬虫框架，例如 webmagicPython
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2023-06-14 15:30:09
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Python爬虫是一种通过编写程序自动从互联网上获取数据的技术。下面是Python爬虫的详解：爬虫的基本原理爬虫的基本原理是**通过模拟浏览器的行为**，访问目标网站，并获取目标页面中的数据。Python爬虫可以使用requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库或正则表达式等工具来解析HTML、XML等格式的文档，在提取所需数据时结合相关Python库和算法进行数据清洗、存
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2023-07-30 00:54:26
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# Python计算爬虫速度
爬虫是指自动化地从网站上获取数据的程序。在爬虫开发中，了解爬虫的速度是非常重要的，可以帮助我们优化程序，提高效率。本文将介绍如何使用Python来计算爬虫的速度，并给出代码示例。
## 爬虫速度的计算方法
爬虫的速度通常使用请求的频率（requests per second）来衡量。请求的频率是指在一定时间内发送的HTTP请求的数量。如果我们知道发送请求的总时间
原创
2023-09-26 12:56:19
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对于爬虫程序，我们往往会很关注其爬虫效率。影响爬虫效率有几个因素有，是否使用多线程，I/O 操作，是否同步执行等。其中 I/O 操作、同步执行是最影响爬虫效率的。众所周知，Requests 库一个优秀的 HTTP 库，通过它可以非常简单地发起 HTTP 请求。不过，这个库所执行的网络请求都是同步。当爬虫程序进程获得 CPU 的时间片时，如果程序在进行 I/O 操作（例下载图片），在这段 IO 执行
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2024-08-06 13:08:03
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如何让Python爬虫采集的更快，如何处理海量数据的下载是我们一直探索和研究的对象。下面是我们从数学角度给出的一些分析以及我们的一些经验分享。 假设线程数为n，线程中下载平均用时为td，线程中数据处理部分（纯计算）用时为tc。由于单个Python进程只能使用单CPU核心，因此总的数据处理耗时应是各线程tc的累加即n*tc。因为下载是阻塞操作，CPU可以几乎同时处理所有下载，因此总的下载耗时就近似为
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2023-09-28 16:54:30
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前言本次爬虫使用的方法是多线程并发，加快了一般方法的速度，我们用的一般方法是requests+BeautifulSoup这两个库对网站进行请求、解析，再根据自身需求抓取数据。但是这种方法比较慢，只有一个线程，再加上我们要进行IO操作，会更加降低速度，因此为了加速爬虫速度，这次我们根据实战详细了解一下多线程并发的方法，速度提升不止十倍，甚至二十倍六十倍上百倍！相信仔细看完这篇文章，您会对多线程并发有
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2024-03-12 22:31:24
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目录一、安装1.安装 Selenium2.安装 WebDriver二、操作浏览器1.打开浏览器2.设置浏览器窗口3.前进后退三、元素定位1.根据 id 定位2.根据 name 定位3.根据 class 定位4.根据标签名定位5.使用 CSS 定位6.使用链接文本定位超链接7.使用 xpath 定位四、等待事件1.显示等待2.隐式等待大家好，今天介绍Selenium框架相关内容。Selenium 是
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2023-11-24 05:23:22
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这里我们通过请求网页例子来一步步理解爬虫性能当我们有一个列表存放了一些url需要我们获取相关数据，我们首先想到的是循环简单的循环串行这一种方法相对来说是最慢的，因为一个一个循环，耗时是最长的，是所有的时间总和 代码如下：这里我们通过请求网页例子来一步步理解爬虫性能当我们有一个列表存放了一些url需要我们获取相关数据，我们首先想到的是循环简单的循环串行这一种方法相对来说是最慢的，因为一个一个循环，耗
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2023-10-03 19:23:36
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今天在浏览知乎时，发现一个有趣的问题：如何优化 Python 爬虫的速度？他的问题描述是：目前在写一个 Python 爬虫，单线程 urllib 感觉过于慢了，达不到数据量的要求（十万级页面）。求问有哪些可以提高爬取效率的方法？这个问题还蛮多人关注的，但是回答的人却不多。我今天就来尝试着回答一下这个问题。程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，要么从程序本
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2024-01-01 23:43:45
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我们在进行爬虫的过程中，会遇到爬虫速度很慢的情况，这会让我们感到很烦躁，有时候获取的数据量比较多，就会更让人烦躁。不过我们在爬虫过程中要想提高爬虫的速度，还是有很多方法的，今天主要讲下提高爬虫速度的方式有哪些。这里我们可以通过三个方式去提高速度：多线程爬虫、多进程爬虫和多协程爬虫。多线程爬虫是以并发的方式执行的，多个线程并不能真正的同时执行，而是通过进程的快速切换加快网络爬虫速度的。简单的多线程爬
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2023-05-31 09:45:14
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# 解决python爬虫写入速度太慢的问题
在使用Python编写爬虫程序时，有时会遇到写入速度过慢的问题，这可能会影响到程序的效率和性能。本文将介绍一些解决这个问题的方法，并提供代码示例以帮助您更好地理解。
## 问题分析
Python爬虫写入速度太慢可能的原因有很多，比如网络延迟、硬盘I/O性能不佳、数据处理逻辑复杂等。针对不同的情况，我们需要采取不同的优化措施。
## 解决方法
#
原创
2024-05-14 05:43:01
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1. 前言在执行一些 IO 密集型任务的时候，程序常常会因为等待 IO 而阻塞。比如在网络爬虫中，如果我们使用 requests 库来进行请求的话，如果网站响应速度过慢，程序一直在等待网站响应，最后导致其爬取效率是非常非常低的。为了解决这类问题，本文就来探讨一下 Python 中异步协程来加速的方法，此种方法对于 IO 密集型任务非常有效。如将其应用到网络爬虫中，爬取效率甚至可以成百倍地提升。注：
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2023-12-14 12:20:18
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python初学者爬虫教程（五）提升爬虫的速度并发，并行，同步，异步多线程爬虫单线程例子python中的多线程函数式类包装式简单多线程爬虫使用Queue的多线程爬虫多进程爬虫使用multiprocessing（Process+Queue）的多进程爬虫使用Pool+Queue的多进程爬虫多协程爬虫 并发，并行，同步，异步并发指在一个时间段内发生若干事件的情况，各个任务时间段短，经常切换，所以感觉是
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2023-08-05 11:44:09
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经常有人说我应该学一门语言，比如 Python 之类，但是却不知道如何入门。这个时候很多人会推荐学各种 web 框架，scrapy 爬虫之类，门槛虽然不高，但是对于新人来说可能就半途而废了。大家需要的或许是通过编程来解决平时遇到的问题，将工作自动化。本文将通过简单的例子来说下 Python 如何提高效率，减少重复劳动的。废话不多说，进入正题，首先安装 Python 和 pip, 教程网上很多，比如
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2023-12-18 23:36:07
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目录一、提升爬虫的速度二、并发和并行三、同步和异步四、多线程爬虫五、简单单线程爬虫多线程简单的多线程爬虫实例使用Queue的多线程爬虫多进程爬虫使用multiprocessing的多进程爬虫最后 一、提升爬虫的速度爬虫可以从获取网页、解析网页、存储数据来实现一些基本的。现在记录一些进阶部分：提升爬虫速度，主要有3中方法：多线程爬虫、多进程爬虫、多协程爬虫。对比普通单线程爬虫，使用这3种方法爬虫的
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2023-06-16 10:10:07
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Python 爬虫慢的原因有很多，网络延迟高、爬取数据量过大、爬虫程序设计问题、不合理的请求头设置、Python 解释器性能问题等都是制约爬虫速度的重要因素。总之，在遇到 Python 爬虫慢的问题时，需要详细了解可能出现的原因，并根据具体情况进行相应的调整和改进，保证程序的稳定性和效率。
原创
2023-05-26 13:17:49
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要优化 Python 爬虫的速度，关键在于：使用异步编程提升并发能力、合理设置请求延迟与重试策略、精简解析逻辑与选择高效的解析库、采用连接池机制减少 I/O 阻塞、充分利用分布式抓取。**其中，使用异步库如 aiohttp 替代 requests 模块是提升网络请求效率的最直接手段。异步 I/O 可显著提高并发请求数，适合处理大量网页抓取任务。
如何优化 Python 爬虫的速度
一、异步编程：提
