scrapy 速度优化

scrapy基于twisted异步IO框架，downloader是多线程的。但是，由于python使用GIL（全局解释器锁，保证同时只有一个线程在使用解释器），这极大限制了并行性，在处理运算密集型程序的时候，Python的多线程效果很差，而如果开多个线程进行耗时的IO操作时，Python的多线程才能发挥出更大的作用。（因为Python在进行长时IO操作时会释放GIL）所以简单的说，scrapy是多线程的，不许要再设置了，由于目前版本python的特性，多线程地不是很完全，但实际测试scrapy效率还可以。

因为Python GIL的存在，scrapy无论如何设置都是单线程的。Scrapy里默认是10线程的设置是指的Twisted的线程，可以用来并行处理DNS之类的。但上面这些都不重要，因为爬虫是IO密集型的操作，所以只要有并发就可以了，无论是利用协程，callback还是其他方式实现并发。所以你要修改的不是线程数目而是Scrapy里request的并行数，只要这个数目大了一般速度都会增快，如果并行大了速度却没有提升，可能是DOWNLOAD_DELAY太大了，或者用了blocking的pipeline，等等原因吧需要自己去思考

• 在 settings.py 里把 TIMEOUT 设小点

• 提高并发数（ CONCURRENT_REQUESTS ）

• 瓶颈在 IO ，所以很有可能 IO 跑满，但是 CPU 没跑满，所以你用 CPU 来加速抓取其实是不成立的。不如开几个进程来跑死循环，这样 CPU 就跑满了

• 在 setting.py 里面，可以把单 IP 或者单 domain 的 concurrent 线程数改成 16 或者更高，我这两天发现 16 线程对一般的网站来说根本没问题，而且 scrapy 自己的调度和重试系统可以保证每个页面都成功抓取。

• 至于分布式，前提还是被抓的服务器可以接受，在这个前提下，我有个比较笨的方法：

• 假定页面数是已知的，而且主页面的 url 是有规律的，例如 wordpress 的很多就是 domain.com/page/2000 这样的，同样的工程开 100 个进程，每个进程的 starturl 分别是 page/1 ， page/21,page/41 这样的，然后自己实现一个 stopurl ，让这 100 个进程均摊 2000 个页面。一方面速度快(假定没有物理瓶颈)，另一方面这 100 个进程相互独立，就算哪个进程挂掉，重跑的风险也被分摊了。

• 动态页面最好找ajax传输的json数据，然后抓取其中需要的内容

• 对于定向采集可以用正则取代xpath

• 快代理还是不稳定的，如果使用额的是电信网络的话，可以试试路由重播更新IP

• 快速的link extractor。python的SGMLParser实在是太慢了，使用SgmlLinkExtractor会让爬虫把大部分的时间都浪费在解析网页上，最好自己写一个link extractor(我们基于lxml写了一个，也可以用soup之类的库)。也可以用正则表达式来写link extractor，速度快，问题是不理解html语义，会把注释里的链接也包含进来。另外基于javascript重定向url也要在这里提取出来。

• 默认启动的话，可以看到scrapy有10个线程。但是，进行download以及parse 等一般性操作的时候，都是单线程的——都是在同一个线程内。

• 可以考虑gevent ,针对爬虫这种网络IO密集型的。效率会很高

• 先去试试urllib和urllib2，熟悉一下爬虫的基本思维。然后熟悉了大概之后看看requests，这也是urlliburllib2封装的，熟悉抓包和分析页面成分，了解POST、GET都是什么原理和实用

作者：凡_小火
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來源：简书
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最后

以上就是傻傻猫咪为你收集整理的scrapy 速度优化的全部内容，希望文章能够帮你解决scrapy 速度优化所遇到的程序开发问题。

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