python协程爬虫怎么优化代码

要优化Python协程爬虫代码，可以遵循以下几点建议：

1. 使用合适的库和工具：使用像aiohttp、httpx、Quart等异步库可以提高爬虫性能。同时，利用asyncio、aiofiles等库可以实现更高效的I/O操作。

2. 限制并发数量：为了避免对目标网站造成过大压力，可以使用asyncio.Semaphore来限制并发请求数量。这样可以确保网站在承受范围内正常运行。

import asyncio
from aiohttp import ClientSession

async def fetch(url, session, semaphore):
    async with semaphore:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = [...]
    concurrency_limit = 10
    semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_limit)
    async with ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(url, session, semaphore) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # 处理响应

asyncio.run(main())

3. 错误处理和重试机制：为爬虫添加错误处理和重试机制，以应对网络波动或目标网站的反爬策略。可以使用asyncio.sleep()来延迟请求，避免过快地进行请求。

import asyncio
from aiohttp import ClientSession

async def fetch(url, session, semaphore):
    async with semaphore:
        for attempt in range(3):  # 最多重试3次
            try:
                async with session.get(url) as response:
                    return await response.text()
            except aiohttp.ClientError as e:
                await asyncio.sleep(2 ** attempt)  # 指数退避策略
        raise Exception(f"Failed to fetch {url} after 3 attempts")

async def main():
    urls = [...]
    concurrency_limit = 10
    semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_limit)
    async with ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(url, session, semaphore) for url in urls]
        responses = await asyncio.gather(*tasks)
        # 处理响应

asyncio.run(main())

4. 解析和存储数据：使用高效的库（如lxml、BeautifulSoup）解析HTML数据，并将结果存储到数据库或文件中。可以使用异步IO操作来提高数据读写性能。

5. 遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件，避免爬取禁止访问的页面。这有助于降低被封禁IP的风险。

6. 监控和日志：添加监控和日志功能，以便实时了解爬虫的运行状态和性能。可以使用Python的logging库进行日志记录。

7. 分布式爬虫：如果需要爬取大量数据，可以考虑使用分布式爬虫。可以使用Celery等任务队列库将爬虫任务分发到多个服务器上执行。