背景介绍： 小爬我最近给部门开发了一系列OA的爬虫工具，从selenium前端模拟进化到纯requests后台post请求爬取，效率逐步提升。刚开始能维持在0.5秒/笔。可惜当数据超过2000笔后，爬取速度逐渐变慢，最终稳定在1-1.2秒/笔。（此处有较大的坑，原则上在万行数据这个量级上，速度不应该有肉眼可见的衰减幅度的，后期再来填坑）这个速度，我们部门领导表示“满意”。但是我个人不满意这种“从
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2024-04-16 20:41:16
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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。 限制请求头，即request header。解决
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2023-09-11 19:06:41
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文章目录1 需求描述2 方法说明2.1 多进程——threading2.2 多线程——multiprocessing2.2 协程——asyncio3 实战记录3.1 完整代码3.2 结果展示 1 需求描述爬取较多数据时如何避免用时过长，时下通用方式主要为多进程、多线程、协程和混合模式四种。2 方法说明2.1 多进程——threading详见threading官方文档2.2 多线程——multip
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2023-10-08 12:49:53
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python为什么叫爬虫？为什么python开发会突然火起来？python的脚本特性，python易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。Python抓取网页文档的接口更简洁;相比于其他动态脚本语言，Python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。 作为一门编程语言而言，Python是纯粹的自由软件，以简洁清晰的语法和强制
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2023-09-12 18:23:08
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前情回顾在上篇教程爬虫养成记--顺藤摸瓜回首掏(女生定制篇)[3]中我们通过分析网页之间的联系，串起一条线，从而爬取大量的小哥哥图片，但是一张一张的爬取速度未免也有些太慢，在本篇教程中将会与大家分享提高爬虫速率的神奇技能——多线程。慢在哪里？首先我们将之前所写的爬虫程序以流程图的方式将其表示出来，通过这种更直观的方式来分析程序在速度上的瓶颈。下面程序流程图中红色箭头标明了程序获取一张图片时所要执行
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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爬虫基础:爬虫包括请求、提取和保存三个部分，这时候的这个爬虫有了能爬能存的能力。弱势：①爬虫本身健壮性并不高，有很多情况不一定考虑到；②爬虫爬的很慢，效率很低；③防反爬能力不强，容易被Ban掉针对：②爬虫爬的很慢，效率很低；解决策略——多进程and多线程强补： 是系统资源分配和调度的基本单位，操作系统结构的基础。在当代面向线程设
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2023-12-11 12:38:32
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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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以爬取--笔趣阁--大道争锋为例，测试相关组合的性能。 多线程代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Mar 4 10:39:55 2020
@author: wenzhe.tian
多进程+多线程
多进程+协程
"""
book_name_list=['大道争锋']
####### 开始工作
import time
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2024-08-22 20:46:01
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爬虫 效率一、同步与异步二、并发与并行三、多进程与多线程四、队列
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2023-05-31 09:44:18
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随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。有 Python 基础对于学习 Python 爬虫具有事半功倍的效果。就像学英语一样，一个对英语一概不通的人听完别人读英语，自己也能读出来，但要把英语读好，学好音标非常有必要。一、Python
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2023-07-01 12:14:43
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作者：StarryLand众所周知，Python 不是一种执行效率较高的语言。此外在任何语言中，循环都是一种非常消耗时间的操作。假如任意一种简单的单步操作耗费的时间为 1 个单位，将此操作重复执行上万次，最终耗费的时间也将增长上万倍。while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。比如下面的测试代码：import timeit
def w
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2023-08-21 16:45:10
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一、前言有不少粉丝，甚至一些行业中有一定经验的朋友都说selenium性能差、很慢，打开一个网页要等半天才开始执行。初学的粉丝提出这个问题我能够理解，行业工作经验数年还这样说我就有点诧异了。看来很多小伙伴还是没有阅读官方文档的习惯，这里就简单的讲解一下为什么你会觉得selenium慢以及如何解决这个问题：当我们通过webdriver（比如启动谷歌浏览器：webdriver.Chrome()）启动浏
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2023-12-06 16:22:57
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近年来，R语言因其强大的统计分析能力和丰富的包生态，受到了数据分析师和科学家的青睐。但是，面对大规模网络数据集时，使用R语言进行爬虫操作往往显得有些缓慢。在这篇博文中，我将与大家分享如何解决“R语言爬虫太慢”这一问题的全过程，这不仅包括环境准备和集成步骤，还涵盖了配置详解、实战应用、排错指南以及生态扩展。
## 环境准备
在开始前，我们需要确保环境的依赖正确安装。以下是针对R语言相关的依赖安装
前言用Python做爬虫有哪些优势？该怎么学好Python？除了人工智能和数据分析，Python最广为人知的应用当属爬虫。所谓爬虫，是指按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。接下来小编程就给大家来讲解一下。Python独特的优势是写爬虫的关键。1)跨平台，对Linux和windows都有不错的支持;2)科学计算、数值拟合：Numpy、Scipy;3)可视化：2d：Matplotlib
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2023-08-05 23:25:19
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一.我们为什么要使用多任务？ 通常在使用request的时候，响应数据比较大的时候，程序一直在那里等待服务器的响应，而使得程序进入了阻塞状态，不能有效地利用电脑的cpu，如果数据量比较大的时候，这个阻塞浪费的时间就很明显了，如何解决就要涉及到多任务。1.多进程爬取为什么不像java或者c一样是多线程呢？在python的实际中有一个GIL锁，为了保证资源的统一性，只有当python的一个线
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2024-01-30 01:23:34
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随着互联网时代的到来，以网络爬虫为主要代表的自动化数据收集技术越来越多的公司所接受。爬虫工作每天都要抓取大量的数据，需要大量的代理IP来支撑。爬虫工作非常注重工作效率，时间就是金钱。那么，如何使用爬虫代理IP可以让爬虫工作效率更高呢？本文详细解说了有关python爬虫使用动态IP的一些常见问题，已经如果选择适合的爬虫ip。1、爬虫程序效率优化首先我们要知道，不同的爬虫技术员开发出来的爬虫程序他工作
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2024-01-21 08:08:54
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Hello，大家好！停更了这么久，中间发生了很多事情，我的心情也发生了很大的变化，看着每天在增长的粉丝，实在不想就这么放弃了，所以以后我会尽量保持在一周一篇的进度，与大家分享我的学习点滴，希望大家可以继续支持我，我会努力滴！selenium是一个前端的自动化测试工具，一般不推荐作为爬虫工具，但是为啥我还要给大家说用来做爬虫呢，因为他确实可以用来爬虫，并且思路很直观，原理比较清晰。1. 安装sele
# Golang与Python混合爬虫效率探讨
在大数据时代，网络爬虫作为获取数据的重要工具，受到了越来越多开发者的关注。使用Golang与Python的混合爬虫，不仅可以充分发挥两者的优点，还能显著提升爬虫的效率。本文将探讨Golang与Python混合爬虫的优势，并通过代码示例进行说明。
## Golang与Python的优缺点
Golang是一种编译型语言，具有高性能、并发性及强类型系
PS：有人提到一个问题很好，如果每次循环都采用比较复杂的操作似乎用向量化很难实现，我的建议是尽可能拆分成向量化操作，如果不行建议用numpy硬写然后用numba包加速。正文：如果你使用过Python及Pandas，那么你很有可能已经使用了for循环去进行某些数据分析操作。不幸的是，绝大部分Python新手使用的下标循环语句实际上是非常之慢的，即便在小数据集上也会消耗大量的运行时间。本专栏之前的一些
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2024-05-10 00:32:11
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