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大规模采集数据会引起什么问题

发布时间:2018-12-17 11:42:39 来源:黑洞代理

数据采集看起来比较简单,因为Python也不是很难学,跟着框架写爬虫,实现从网站抓取数据是一件非常简单的事情,即使只懂Python一些知识,也能很好的实现爬取数据。

但真的是这么简单吗?其实所谓简单,也只是因为你仅仅是采集一点数据,如果需要大量的采集数据,会遇到很多的问题。那么大规模采集数据会引起什么问题呢?

大规模采集数据会引起什么问题

1.速度问题

大规模的采集数据,那肯定是越快越好,但提高采集速度对目标影响非常大,同时也容易暴露爬虫的身份,这就要求你合理的控制好采集的速度,同时还要最快的采集到数据。

大规模采集可以使用多线程,提高下载速度,但也不能无限增加线程,因为线程数越大消耗的系统资源就越多,同时过多的CPU切换反而会增加整体花费的时间。

也可以使用多进程采集,即并行的执行多个任务,提高运行效率。虽然相对于多线程,多进程爬虫更重,更慢,但也可靠。

因为PYTHON本身由于GIL的关系,也就是它本质一个PYTHON进程只可能有一个线程,不管说的是多少线程都是模拟出来的多线程,所以,你真要快速,这个要用多进程来处理。

大规模采集数据会引起什么问题

2.代理问题

不管是采集什么样的数据,都需要使用代理,更何况大规模的数据采集,这是为什么呢?

频繁的请求,会被目标限制,这需要通过更换IP的方法来突破访问次数的限制,这需求这是代理,至于这IP池怎来,就看你如果搭建的,效果最好的当然是使用服务器搭建IP池,这种方法需要考虑成本以及维护问题。

或者直接从代理IP商那购买后直接提高IP,比如黑洞代理。又或者在网上提取免费的IP资源,当然这效果特别差。

如果不想花大量的成本,在性价比上来说选择代理IP商不错,有效果,也能控制成本。

对于“大规模采集数据会引起什么问题”,本文介绍了大规模采集数据会引起的速度与代理问题,当然肯定不止这两个问题,但这是必定会遇到的问题。另外在爬取时,要注意爬取主要的数据,尽量少爬取其他的信息,因为任何额外请求或者数据析取都会影响爬取的速度。


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