python爬蟲request怎樣進行性能優化

在Python中，使用requests庫進行網絡請求時，可以通過以下方法進行性能優化：

1. 使用連接池：requests庫默認使用urllib3作為HTTP客戶端，它支持連接池功能。通過設置HTTPAdapter的pool_connections和pool_maxsize參數，可以限制最大并發連接數和每個主機的最大連接數。

from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry

session = requests.Session()
adapter = HTTPAdapter(max_retries=Retry(total=3), pool_connections=100, pool_maxsize=100)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)

2. 使用線程池或多線程：可以使用Python的concurrent.futures模塊中的ThreadPoolExecutor或ThreadPool類來實現多線程爬蟲。這樣可以同時處理多個請求，提高性能。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import requests

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = ['http://example.com'] * 10

with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

3. 使用異步編程：可以使用Python的asyncio庫和aiohttp庫實現異步爬蟲。異步編程可以在等待服務器響應時執行其他任務，從而提高性能。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com'] * 10
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

4. 使用緩存：為了避免重復請求相同的資源，可以使用緩存機制?？梢詫㈨憫獌热荽鎯υ诒镜匚募騼却嬷?，并在下次請求時檢查緩存是否有效。

import requests
import time

url = 'http://example.com'
cache_file = 'cache.txt'

def save_cache(response, url):
    with open(cache_file, 'w') as f:
        f.write(f'{url}: {response}\n')

def load_cache():
    try:
        with open(cache_file, 'r') as f:
            for line in f:
                url, response = line.strip().split(':')
                return url, response
    except FileNotFoundError:
        return None, None

def get_response(url):
    cached_url, cached_response = load_cache()
    if cached_url == url and time.time() - float(cached_response.split(':')[1]) < 3600:
        return cached_response

    response = requests.get(url)
    save_cache(response, url)
    return response.text

5. 限制請求速率：為了避免對目標服務器造成過大壓力，可以限制請求速率?？梢允褂?code>time.sleep()函數在請求之間添加延遲，或使用第三方庫如ratelimit來實現更高級的速率限制。

import time
import requests

url = 'http://example.com'

def rate_limited_request(url, delay=1):
    response = requests.get(url)
    time.sleep(delay)
    return response

for _ in range(10):
    response = rate_limited_request(url)

通過以上方法，可以在很大程度上提高Python爬蟲的性能。在實際應用中，可以根據需求選擇合適的優化策略。