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如何優(yōu)化 Python 爬蟲的速度？單線程 urllib 感覺過于慢了，達不到數(shù)據(jù)量的要求（十萬級頁面）。有哪些可以提高爬取效率的方法？
程序提速這個問題其實解決方案就擺在那里，要么通過并發(fā)來提高單位時間內處理的工作量，要么從程序本身去找提效點，比如爬取的數(shù)據(jù)用gzip傳輸、提高處理數(shù)據(jù)的速度等。
我會分別從幾種常見的并發(fā)方法去做同一件事情，從而比較處理效率。
簡單版本爬蟲
我們先來一個簡單的爬蟲，看看單線程處理會花費多少時間？
import time
import requests
from datetime import datetime
def fetch(url):
r = requests.get(url)
print(r.text)
start = datetime.now()
t1 = time.time()
for i in range(100):
fetch('http://httpbin.org/get')
print('requests版爬蟲耗時：', time.time() - t1)
# requests版爬蟲耗時：54.86306357383728
我們用一個爬蟲的測試網(wǎng)站，測試爬取100次，用時是54.86秒。
多線程版本爬蟲
下面我們將上面的程序改為多線程版本：
import threading
import time
import requests
def fetch():
r = requests.get('http://httpbin.org/get')
print(r.text)
t1 = time.time()
t_list = []
for i in range(100):
t = threading.Thread(target=fetch, args=())
t_list.append(t)
t.start()
for t in t_list:
t.join()
print("多線程版爬蟲耗時：", time.time() - t1)
# 多線程版爬蟲耗時：0.8038511276245117
我們可以看到，用上多線程之后，速度提高了68倍。其實用這種方式的話，由于我們并發(fā)操作，所以跑100次跟跑一次的時間基本是一致的。這只是一個簡單的例子，實際情況中我們不可能無限制地增加線程數(shù)。
多進程版本爬蟲
除了多線程之外，我們還可以使用多進程來提高爬蟲速度：
import requests
import time
import multiprocessing
from multiprocessing import Pool
MAX_WORKER_NUM = multiprocessing.cpu_count()
def fetch():
r = requests.get('http://httpbin.org/get')
print(r.text)
if __name__ == '__main__':
t1 = time.time()
p = Pool(MAX_WORKER_NUM)
for i in range(100):
p.apply_async(fetch, args=())
p.close()
p.join()
print('多進程爬蟲耗時：', time.time() - t1)
多進程爬蟲耗時： 7.9846765995025635
我們可以看到多進程處理的時間是多線程的10倍，比單線程版本快7倍。
協(xié)程版本爬蟲
我們將程序改為使用 aiohttp 來實現(xiàn)，看看效率如何：
import aiohttp
import asyncio
import time
async def fetch(client):
async with client.get('http://httpbin.org/get') as resp:
assert resp.status == 200
return await resp.text()
async def main():
async with aiohttp.ClientSession() as client:
html = await fetch(client)
print(html)
loop = asyncio.get_event_loop()
tasks = []
for i in range(100):
task = loop.create_task(main())
tasks.append(task)
t1 = time.time()
loop.run_until_complete(main())
print("aiohttp版爬蟲耗時：", time.time() - t1)
aiohttp版爬蟲耗時： 0.6133313179016113
我們可以看到使用這種方式實現(xiàn)，比單線程版本快90倍，比多線程還快。
結論
通過上面的程序對比，我們可以看到，對于多任務爬蟲來說，多線程、多進程、協(xié)程這幾種方式處理效率的排序為：aiohttp > 多線程 > 多進程。因此，對于簡單的爬蟲任務，如果想要提高效率，可以考慮使用協(xié)程。但是同時也要注意，這里只是簡單的示例，實際運用中，我們一般會用線程池、進程池、協(xié)程池去操作。
這就是問題的答案了嗎？
對于一個嚴謹?shù)某绦騿T來說，當然不是，實際上還有一些優(yōu)化的庫，例如grequests，可以從請求上解決并發(fā)問題。實際的處理過程中，肯定還有其他的優(yōu)化點，這里只是從最常見的幾種并發(fā)方式去比較而已，應付簡單爬蟲還是可以的，其他的方式歡迎大家在評論區(qū)留言探討。
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