數(shù)據(jù)收集看起來比較簡單，因為Python并不難學(xué)。 遵循框架編寫爬蟲從網(wǎng)站中捕獲數(shù)據(jù)是一件非常簡單的事情。 即使你只懂一些Python知識，也可以很好的實現(xiàn)爬取數(shù)據(jù)。

 

但是真的這么簡單嗎？ 其實，所謂簡單，只是因為你收集的數(shù)據(jù)很少，如果你需要收集大量的數(shù)據(jù)，就會遇到很多問題。 那么大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集會帶來哪些問題呢？  

 

動態(tài)IP模擬器

 

1。 速度問題 

 

 大規(guī)模數(shù)據(jù)采集，必須盡可能快，但是提高采集速度對目標(biāo)影響很大。 同時，爬蟲的身份很容易暴露，這就需要你合理控制采集速度，同時盡可能快地采集數(shù)據(jù)。  

 

 大規(guī)模采集可以使用多線程來提高下載速度，但不能無限增加線程數(shù)，因為線程數(shù)越大，消耗的系統(tǒng)資源就越多。 同時，過度的CPU切換會增加整體成本。 時間。  

 

 還可以使用多進(jìn)程獲取，即并行執(zhí)行多個任務(wù)，提高運行效率。 雖然多進(jìn)程爬蟲比多線程更重、更慢，但它們也很可靠。  

 

 因為PYTHON本身就是由于GIL的關(guān)系，即本質(zhì)上一個PYTHON進(jìn)程只能有一個線程。 不管提到多少線程，都是模擬多線程的。 所以，你真的想快點。 使用多個進(jìn)程進(jìn)行處理。  

 

動態(tài)IP模擬器

 

2。 代理問題 

 

 不管采集什么樣的數(shù)據(jù)，都需要使用代理，更何況是大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集，這是為什么呢？  

 

 頻繁的請求會被目標(biāo)限制。 這就需要改變IP來突破訪問次數(shù)的限制。 這要求這是一個代理。 至于這個IP池的由來，就看你怎么搭建效果了，當(dāng)然最好是用服務(wù)器搭建IP池。 這種方法需要考慮成本和維護(hù)問題。  

 

 或者從代理IP提供商處購買后直接增加IP，例如IP模擬器代理。 或者提取互聯(lián)網(wǎng)上的免費IP資源，當(dāng)然這個效果特別差。  

 

 如果不想花大價錢的話，選擇代理IP供應(yīng)商在性價比、效果、成本控制方面都是不錯的。  

 

 關(guān)于“大規(guī)模數(shù)據(jù)采集會帶來哪些問題”，本文介紹了大規(guī)模數(shù)據(jù)采集帶來的速度和代理問題。 當(dāng)然，肯定不止這兩個問題，但也難免會遇到。  . 另外，爬取的時候注意爬取主要數(shù)據(jù)，其他信息盡量少爬，因為任何額外的請求或者數(shù)據(jù)提取都會影響爬取速度。