python requests爬虫怎样实现高效抓取 - 问答

要使用Python的requests库实现高效的网页抓取，可以遵循以下建议：

使用合适的User-Agent：伪造User-Agent，使请求看起来像是由真实用户发出的，以避免被目标网站屏蔽。

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
}

使用连接池：通过HTTP连接池重用TCP连接，减少建立和关闭连接的开销。

import requests

session = requests.Session()
session.headers = headers

response = session.get("https://www.example.com", timeout=10)

使用多线程或多进程：根据任务的性质，可以使用Python的threading或multiprocessing库来并行处理多个请求。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

urls = ["https://www.example.com"] * 10

def fetch(url):
    response = session.get(url, headers=headers)
    return response.text

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

使用异步请求：如果需要处理大量并发请求，可以考虑使用异步编程库aiohttp。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url, headers=headers) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ["https://www.example.com"] * 10
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

asyncio.run(main())

遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件，避免抓取禁止访问的页面。
设置合理的超时时间：为请求设置合理的超时时间，避免长时间等待无响应的请求。
优雅地处理异常：使用try-except语句捕获可能出现的异常，如网络错误、请求超时等。
限制请求速率：为了避免对目标网站造成过大压力，可以使用time.sleep()函数限制请求速率。
使用代理IP：如果目标网站对IP地址有限制，可以使用代理IP来绕过这些限制。
存储和解析数据：将抓取到的数据存储在合适的格式（如JSON、CSV等）中，并使用合适的库（如BeautifulSoup、lxml等）进行解析。

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