今天在偶然间在爬虫群面看到一个同学提了一个有趣的问题，如何优化 Python 的速度？他原本的问题是这样的，他写一个 Python 爬虫，单线程 感觉过于慢了，达不到数据量的要求（十万级页面）。求问有哪些可以提高爬取效率的方法？

我看了下群里好多人也发出了同样的问题，但是帮助解答的没有几个。我想很多同学肯定也会百度搜索这个问题的答案吧，所以今天我们就以这个问题来进行一些分享。程序提速这个问题其实解决方案就摆在那里，要么通过并发来提高单位时间内处理的工作量，要么从程序本身去找提效点，比如爬取的数据的传输方式或提高处理数据的速度等。比如通过提高并发来提高数据量，这就涉及到我们在获取数据的时候配置的代理质量，代理的延迟，速度，带宽等是否高效。一般质量高的代理对提高数据获取量是很有帮助的，这里我们简单的示例一个加上代理的爬虫：

#! -*- encoding:utf-8 -*-

    import requests
    import random

    # 要访问的目标页面
    targetUrl = "http://httpbin.org/ip"

    # 要访问的目标HTTPS页面
    # targetUrl = "https://httpbin.org/ip"

    # 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)
    proxyHost = "t.16yun.cn"
    proxyPort = "31111"

    # 代理验证信息
    proxyUser = "username"
    proxyPass = "password"

    proxyMeta = "http://%(user)s:%(pass)s@%(host)s:%(port)s" % {
        "host" : proxyHost,
        "port" : proxyPort,
        "user" : proxyUser,
        "pass" : proxyPass,
    }

    # 设置 http和https访问都是用HTTP代理
    proxies = {
        "http"  : proxyMeta,
        "https" : proxyMeta,
    }


    #  设置IP切换头
    tunnel = random.randint(1,10000)
    headers = {"Proxy-Tunnel": str(tunnel)}



    resp = requests.get(targetUrl, proxies=proxies, headers=headers)

    print resp.status_code
    print resp.text

这里我们对比了一般的代理IP，相同的测试网站下，质量高的代理IP速度和延迟都是非常高效的。当然爬虫速度的提高还跟爬虫是使用的单线程、多线程，多进程等有关系。对于一个严谨的程序员来说，这些都只是其中的一部分而已，实际的处理过程中，肯定还有其他的优化点和方式，大家有研究的可以留言交流下。