117笔记问答要优化Python协程爬虫代码，可以遵循以下几点建议：
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使用合适的库和工具：使用像aiohttp、httpx、Quart等异步库可以提高爬虫性能。同时，利用asyncio、aiofiles等库可以实现更高效的I/O操作。
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限制并发数量：为了避免对目标网站造成过大压力，可以使用asyncio.Semaphore来限制并发请求数量。这样可以确保网站在承受范围内正常运行。
import asyncio
from aiohttp import ClientSession
async def fetch(url, session, semaphore):
async with semaphore:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
async def main():
urls = [...]
concurrency_limit = 10
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_limit)
async with ClientSession() as session:
tasks = [fetch(url, session, semaphore) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
# 处理响应
asyncio.run(main())
- 错误处理和重试机制：为爬虫添加错误处理和重试机制，以应对网络波动或目标网站的反爬策略。可以使用asyncio.sleep()来延迟请求，避免过快地进行请求。
import asyncio
from aiohttp import ClientSession
async def fetch(url, session, semaphore):
async with semaphore:
for attempt in range(3): # 最多重试3次
try:
async with session.get(url) as response:
return await response.text()
except aiohttp.ClientError as e:
await asyncio.sleep(2 ** attempt) # 指数退避策略
raise Exception(f"Failed to fetch {url} after 3 attempts")
async def main():
urls = [...]
concurrency_limit = 10
semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_limit)
async with ClientSession() as session:
tasks = [fetch(url, session, semaphore) for url in urls]
responses = await asyncio.gather(*tasks)
# 处理响应
asyncio.run(main())
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解析和存储数据：使用高效的库（如lxml、BeautifulSoup）解析HTML数据，并将结果存储到数据库或文件中。可以使用异步IO操作来提高数据读写性能。
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遵守robots.txt协议：尊重目标网站的robots.txt文件，避免爬取禁止访问的页面。这有助于降低被封禁IP的风险。
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监控和日志：添加监控和日志功能，以便实时了解爬虫的运行状态和性能。可以使用Python的logging库进行日志记录。
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分布式爬虫：如果需要爬取大量数据，可以考虑使用分布式爬虫。可以使用Celery等任务队列库将爬虫任务分发到多个服务器上执行。