加速数据采集的措施

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当爬取的数据量非常大时，如何高效快速地进行数据抓取是关键。

常见的措施有多线程、多进程、异步、分布式、细节优化等。

加速 / 多线程、多进程

爬虫是网络请求密集型任务，所以使用多进程和多线程可以大大提高抓取效率，如使用 threading、multiprocessing 等。

加速 / 异步

将爬取过程改成非阻塞形式，当有响应式再进行处理，否则在等待时间内可以运行其他任务，如使用 asyncio、aiohttp、Tornado、Twisted、gevent、grequests、pyppeteer、pyspider、Scrapy 等。

加速 / 分布式

分布式的关键在于共享爬取队列，可以使用 celery、huey、rq、rabbitmq、kafka 等来实现任务队列的对接，也可以使用现成的框架 pyspider、Scrapy-Redis、Scrapy-Cluster 等。

加速 / 优化

可以采取某些优化措施来实现爬取的加速，如：

• DNS 缓存
• 使用更快的解析方法
• 使用更高效的去重方法
• 模块分离化管控
  

加速 / 架构

如果搭建了分布式，要实现高效的爬取和管理调度、监控等操作，我们可以使用两种架构来维护我们的爬虫项目。

• 将 Scrapy 项目打包为 Docker 镜像，使用 K8S 控制调度过程。
• 将 Scrapy 项目部署到 Scrapyd，使用专用的管理工具如 SpiderKeeper、Gerapy 等管理。