爬虫python入门 如何优化Python爬虫的速度？
如何优化Python爬虫的速度？
您可以评估爬虫是Io密集型还是CPU密集型。
IO密集型：程序将大部分时间用于等待IO，如网络IO，即HTTP请求、磁盘IO，即文件读写等
CPU密集型：程序将大部分时间用于CPU计算，如文本处理、数值计算等
如果是IO密集型，然后您可以通过线程池或协程池来使用函数的这一部分来实现并发，从而提高了速度。
但是，这里的网络IO有一个前提。你的带宽不是你的爬虫的瓶颈。
如果这是CPU密集型的，那么这部分工作可以通过进程池（多进程）并行处理，从而提高速度。多处理意味着你的机器是多核的。
不过，还是有一些地方值得优化，比如一些库的选择，比如靓汤。虽然它非常方便，但是有更快的实现方法，比如selectolax，它要快得多。
如果你不能判断，先多线程，然后多进程。
如果单台机器无法解决，请使用工作队列，例如cell。多机并行，当然可以提高速度，而且是横向扩展，当然这也要让你的任务可以分布。
python与大数据什么关系啊？
Python是一种计算机编程语言。Python的设计理念强调代码的可读性和简洁的语法。Python允许开发人员用比C或Java更少的代码来表达想法。
大数据技术包括但不限于：科学计算、数据分析、数据管理和处理。
许多开源科学计算软件包都提供Python接口，如著名的计算机视觉库opencv、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。
有更多专门针对Python的科学计算扩展库，如numpy、SciPy和Matplotlib，它们为Python提供了快速的数组处理、数值运算和绘图功能。
因此，由Python语言及其众多扩展库组成的开发环境非常适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用。
这就是为什么Python广泛应用于大数据技术领域以及它们之间的关系。
简而言之，Python易于使用。许多第三方库使Python具有许多部分。其他语言正忙于构建轮子。蟒蛇可以直接造车。
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