提升 Python 爬虫效率的核心在于优化资源利用、减少冗余操作并遵守网络规范。以下是具体方法的分点说明：1. 使用并发技术多进程/多线程通过 multiprocessing 或 threading 模块实现并行抓取，利用多核 CPU 加速（多进程适合 CPU 密集型任务，多线程适合 I/O 密集型任务）。示例：使用 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 管理线程池，避免频繁创建/销毁线程的开销。异步请求采用 aiohttp 或 httpx 库实现异步 HTTP 请求，显著提高并发量（单线程可处理数百请求）。示例：通过 async/await 编写异步爬虫，减少等待响应的时间。2. 优化请求策略批量处理合并多个 URL 请求（如使用 requests.Session 保持连接），减少 TCP 握手次数。请求头与间隔添加 User-Agent、Referer 等头信息模拟浏览器行为，避免被屏蔽。设置随机延迟（如 time.sleep(random.uniform(1, 3))）降低被封风险。代理与高速网络使用代理池（如 scrapy-rotating-proxies）分散请求来源。优先选择低延迟网络环境（如云服务器）。3. 缓存与去重本地缓存将已抓取的页面存入内存（dict）或磁盘（sqlite/shelve），避免重复请求。示例：用 functools.lru_cache 缓存解析函数结果。URL 去重使用布隆过滤器（pybloom）或集合（set()）记录已访问 URL，防止重复抓取。4. 高效解析数据选择解析工具结构化数据：优先用 lxml（速度快）或 parsel（XPath/CSS 混合）。文本处理：正则表达式（re）适合简单模式，复杂场景用 BeautifulSoup。按需解析仅提取目标字段（如用 lxml 的 xpath('//div[@class="target"]/text()')），避免全文档解析。5. 存储与后续处理数据库优化批量插入数据（如 executemany）减少数据库交互次数。选择合适存储：SQLite（轻量）、MongoDB（JSON 结构）或 Redis（高速缓存）。流式处理大文件分块读取（如 response.iter_content(chunk_size=1024)），避免内存溢出。6. 遵守规范与稳定性限制并发级别通过信号量（asyncio.Semaphore）或框架配置（如 Scrapy 的 CONCURRENT_REQUESTS）控制请求速率。遵守 robots.txt用 robotparser 模块检查爬取权限，避免法律风险。错误处理捕获异常（如超时、HTTP 429），实现重试机制（tenacity 库）。7. 使用成熟框架Scrapy内置异步处理、中间件、去重和分布式支持，适合大规模爬取。Playwright/Selenium动态渲染页面（如 JavaScript 加载内容），但性能较低，慎用。示例代码片段（异步爬虫）import aiohttpimport asyncioasync def fetch(session, url): async with session.get(url) as response: return await response.text()async def main(): urls = ["https://example.com"] * 10 async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [fetch(session, url) for url in urls] results = await asyncio.gather(*tasks) print(f"抓取完成，共 {len(results)} 个页面")asyncio.run(main())总结核心策略：并发（异步/线程池）+ 请求优化（批量/代理）+ 缓存去重 + 高效解析。权衡点：动态内容需权衡渲染成本，高并发需注意服务器负载。工具选择：简单任务用 requests + BeautifulSoup，复杂场景选 Scrapy 或异步库。通过组合上述方法，可显著提升爬虫效率，同时降低被封禁或资源浪费的风险。