117笔记问答在Python中，提高分布式爬虫抓取效率的方法有很多。以下是一些建议：
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使用多线程或多进程：利用Python的threading或multiprocessing库，可以同时处理多个网页，从而提高抓取速度。但请注意，对于I/O密集型任务，多线程可能效果不佳，可以考虑使用异步编程。
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使用代理IP：通过使用代理IP，可以避免因频繁访问目标网站而被封禁。可以使用免费或付费的代理IP服务，将代理IP分配给爬虫程序，实现分布式抓取。
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设置请求间隔：为了避免因请求过快而被封禁，可以在每次请求之间设置一定的延迟。这可以降低被检测到的风险，提高抓取效率。
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使用缓存：将已经抓取过的网页内容存储在缓存中，避免重复抓取。可以使用内存缓存（如Redis）或磁盘缓存（如SQLite）来实现。
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分布式爬虫框架：使用成熟的分布式爬虫框架，如Scrapy-Redis、Apache Nutch等，可以更方便地实现分布式抓取。这些框架通常具有内置的调度、去重、代理等功能，可以提高抓取效率。
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优化解析速度：使用高效的HTML解析库（如BeautifulSoup、lxml等），并尽量减少不必要的解析操作。可以考虑使用多线程或多进程来并行处理解析任务。
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限制并发数：为了避免对目标网站造成过大压力，可以设置合理的并发请求数量。可以根据目标网站的负载能力和自身的网络带宽来调整并发数。
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错误处理和重试机制：在爬虫程序中添加错误处理和重试机制，以应对网络波动、服务器故障等情况。这可以提高爬虫的稳定性，减少因意外情况导致的抓取中断。
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数据存储优化：选择合适的数据存储方式，如关系型数据库、NoSQL数据库或文件系统等，以提高数据读写速度。对于大量数据的处理，可以考虑使用分布式存储技术，如Hadoop HDFS、Amazon S3等。
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监控和日志：实现监控和日志系统，实时了解爬虫的运行状态和性能指标。这有助于发现潜在问题，进行优化和调整。