要提高高级Python爬虫的抓取效率，可以采取以下策略：
使用并发请求：利用Python的asyncio库和aiohttp库实现异步请求，这样可以同时处理多个网页，大大减少等待时间。
多线程与多进程：使用threading或multiprocessing库来并行处理任务，充分利用多核CPU的计算能力。
优化解析速度：采用lxml或BeautifulSoup等高效的HTML解析库，并尽量减少不必要的DOM操作，提高解析速度。
使用缓存：对于重复访问的网页，可以使用缓存技术存储结果，避免重复抓取和处理，减少网络请求和计算开销。
限制访问速度：合理设置爬虫的延迟时间或使用代理IP，避免对目标网站造成过大压力，防止被封禁IP。
错误处理与重试机制：实现健壮的错误处理和自动重试机制，以应对网络波动或服务短暂中断等问题。
动态内容获取：对于使用JavaScript动态加载内容的网站，可以使用Selenium或Pyppeteer等工具模拟真实用户行为，获取完整的页面内容。
数据清洗与验证：在数据抓取完成后，进行有效的数据清洗和验证，确保数据的准确性和完整性。
遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件规定，避免抓取禁止访问的页面，减少不必要的法律风险。
监控与日志：实施有效的监控和日志记录，及时发现并解决爬虫运行中的问题，保证爬虫的稳定性和高效性。