️ 爬虫开发中常见的性能优化策略有哪些？

在爬虫开发中，性能优化是确保爬虫稳定、高效运行的关键。以下是一些常见的性能优化策略，结合了搜索结果中的信息：

异步编程：使用 asyncio 和 aiohttp 实现高并发，提高爬取效率。异步请求允许在等待一个请求完成的同时，继续执行其他任务，从而提高整体的爬取速度。

import aiohttp;
import asyncio;

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

async def main() {
    urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"];
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls];
        results = await asyncio.gather(*tasks);
        for result in results:
            print(result);
}

asyncio.run(main());

使用多线程或多进程：使用 ThreadPoolExecutor 或 multiprocessing 并行化任务，可以充分利用多核CPU的优势。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor;

def crawl(url) {
    response = requests.get(url);
    print(response.status_code);
}

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"];
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    executor.map(crawl, urls);

缓存数据：避免重复爬取相同内容，通过缓存减少请求次数。使用 requests_cache 库可以方便地实现缓存功能。

import requests_cache;

requests_cache.install_cache("cache", expire_after=3600);
response = requests.get("https://example.com");

调整代码结构：使用模块化设计，提高代码的可读性和可维护性，从而间接提升开发效率和程序性能。
限流机制：使用 RateLimiter 限制每秒请求次数，防止触发反爬机制。合理设置请求间隔和重试机制，避免因请求过于频繁而导致IP被封。
```
from ratelimit import limits;

@limits(calls=10, period=60)
def fetch_data():
    response = requests.get("https://example.com");
    return response;
```
减少HTTP请求次数：通过缓存、批量请求等方式减少HTTP请求次数，降低网络开销。

合理设置请求间隔和重试机制：使用 time.sleep() 或带有间隔参数的工具库进行设置，对于出现错误的请求，可以设置重试机制。

import requests;
import time;
from requests.adapters import HTTPAdapter;
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry;

retry_strategy = Retry(
    total=3,
    backoff_factor=1,
    status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504]
);
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy);
session = requests.Session();
session.mount("https://", adapter);

urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2"];
for url in urls:
    response = session.get(url);
    print("抓取 {} 状态码：{}".format(url, response.status_code));
    time.sleep(1); // 设置 1 秒的间隔

优化数据解析与存储：使用高效的解析库（如 lxml 解析 HTML）和批量写入数据库以提高性能。
使用代理IP：使用代理IP可以绕过网站对同一IP地址的访问频率限制，提高爬虫的可持续性和稳定性。
增量爬取和断点续传：实现增量爬取和断点续传，可以节省时间和资源，并避免重复劳动。

️ 爬虫开发中常见的性能优化策略有哪些？

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