Python高性能Web爬虫与异步请求实战分享：大规模数据抓取与性能优化经验

在现代互联网数据采集、舆情监测和内容聚合场景中，高性能 Web 爬虫是核心技术。Python 以其丰富的库生态和异步 I/O 能力，能够高效抓取大量网页数据。本文结合作者在重庆一家新闻数据平台的实践经验，分享 Python 异步爬虫开发、高性能抓取和优化实战经验。

一、Python 异步特性

asyncio：原生异步 I/O 支持
aiohttp：异步 HTTP 客户端
协程（coroutine）：轻量任务并发执行
任务调度：通过 asyncio.gather 或 Semaphore 控制并发量

示例：异步请求基础示例

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import asyncio import aiohttp async def fetch(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() urls = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2"] async def main(): results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls)) print(results) asyncio.run(main())

二、高并发爬虫设计

在重庆新闻数据平台中，每天需要抓取数百万条新闻页面：

任务队列：管理待抓取 URL
协程池：限制同时抓取数量
异步请求与批量处理：减少等待时间

实践经验：通过协程池和任务队列，抓取并发量可达到 1000+ 并发，稳定性高。

三、性能优化策略

TCP 连接复用：保持 Session 会话
限速与重试机制：避免被网站封禁
响应压缩：gzip 提高传输效率
解析优化：使用 lxml 或正则快速解析

示例：使用 Semaphore 控制并发

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semaphore = asyncio.Semaphore(100) async def bounded_fetch(url): async with semaphore: return await fetch(url)

四、数据存储与处理

异步写入数据库：MongoDB、MySQL
缓存中间结果：避免重复抓取
数据清洗：去除 HTML 标签、空字段和重复内容

示例：异步写入 MongoDB

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import motor.motor_asyncio client = motor.motor_asyncio.AsyncIOMotorClient('mongodb://localhost:27017') db = client.news async def save(data): await db.articles.insert_one(data)

五、日志与监控

抓取日志：记录成功、失败和异常 URL
指标监控：抓取量、失败率、延迟
异常告警：抓取失败或异常增加时通知运维

实践经验：重庆新闻平台通过日志和监控发现部分网站请求失败频繁，调整限速和重试策略后，抓取成功率提高 20%。

六、实践经验总结

结合重庆新闻数据平台实践，总结 Python 高性能爬虫经验：

异步协程和任务队列提高抓取并发和稳定性
TCP 复用和压缩响应提升网络性能
限速、重试机制保证长期稳定抓取
异步存储与数据清洗保证数据准确性
日志与监控快速发现并解决抓取异常

Python 结合 asyncio、aiohttp 和异步存储，通过高并发抓取、异步任务调度和性能优化，为大规模数据采集提供了稳定、高效且可扩展的解决方案。