python爬虫增加延迟，如何提高python爬虫速度

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如何使用python爬虫时增加延时和重试.比如一旦出现500错误,就等待1分...

1、尽可能减少网站访问次数单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。第一步要做的就是流程优化，尽量精简流程，避免在多个页面重复获取。

2、其实只要把爬取的速度放慢一点就好了。比如读取一条记录或几条记录后适当添加上time.sleep(10)，这样就基本上不会出现503错误了。我本人在使用中一般是在每一次读取后都运行time.sleep(1)或time.sleep(3)，具体的数值根据不同的网站确定。

3、通过一个for循环对获取的图片连接进行遍历，为了使图片的文件名看上去更规范，对其进行重命名，命名规则通过x变量加1。保存的位置默认为程序的存放目录。程序运行完成，将在目录下看到下载到本地的文件。

4、这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

5、）首先你要明白爬虫怎样工作。想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。

爬虫怎么解决封IP的问题

1、面对这个问题，网络爬虫一般是怎么处理的呢？无外乎是两种方法，第一降低访问速度，第二切换IP访问。爬虫降低访问速度由于上文所说的访问速度过快会引起IP被封，那么最直观的办法便是降低访问速度，如此就能防止了我们的IP被封的问题。

2、放慢爬取速度，减小对于目标网站造成的压力。但是这样会减少单位时间类的爬取量。第二种方法是通过设置IP等手段，突破反爬虫机制继续高频率爬取。网站的反爬机制会检查来访的IP地址，为了防止IP被封，这时就可以使用HTTP，来切换不同的IP爬取内容。

3、代理ip突破频率限制一般来说，一个网站服务器检测是否为爬虫程序的一个很大的依据就是代理ip，如果网站检测到同一个代理ip在短时间之内频繁多次的向网站发出不同的HTTP请求，那么基本上就会被判定为爬虫程序，然后在一段时间之内，当前的代理ip信息在这个网页中就不能正常的使用。

4、解决IP限制问题是爬虫中常遇到的挑战之一。以下是一些常见的方法来绕过或解决IP限制问题：1，使用代理IP：代理IP是一种将您的请求通过第三方服务器发送的方法。通过使用不同的代理IP，您可以模拟不同的来源IP地址，以绕过IP限制。有一些免费或付费的代理IP服务提供商，您可以从中获取代理IP列表。

5、如果您的爬虫被目标网站封禁或限制访问，可以采取以下方法来解决：暂停爬取暂停您的爬取程序一段时间（例如数小时或数天）使其充分休息，然后逐渐递减并调整下次访问时的间隔时间。更换 IP 更换爬取程序所在的 IP 地址，例如使用代理 IP 或者 VPN把请求转发到其他地址上。

6、爬虫伪装浏览器点击我们先理解一下网站的代码执行，首先我们向服务器发送请求，这时服务器的后台php、java都会执行，然后网站代码被发送到本地，在本地时js、ajax会在浏览器内核中执行。所以这时候我们就知道，爬虫不仅要欺骗phpjava代码、还要欺骗js和ajax代码。

如何应对网站反爬虫策略?如何高效地爬大量数据

应对反爬策略的方法：模拟正常用户。反爬虫机制还会利用检测用户的行为来判断，例如Cookies来判断是不是有效的用户。动态页面限制。有时候发现抓取的信息内容空白，这是因为这个网站的信息是通过用户的XHR动态返回内容信息。解决这种问题就要爬虫程序对网站进行分析，找到内容信息并抓取，才能获取内容。

正常的时间访问路径合理控制采集速度，是Python爬虫不应该破坏的规则，尽量为每个页面访问时间增加一点儿间隔，可以有效帮助你避免反爬虫。使用http 对于分布式爬虫和已经遭遇反爬虫的人来说，使用http将成为你的首选。Ipidea分布地区广，可满足分布式爬虫使用需要。

IP的访问频率被限制，一些平台为了防止多次访问网站，会在某个同一个IP在单元时间内超过一定的次数的时候，将禁止这个IP继续访问。对于这个限制IP访问效率，可以使用代理IP的方法来解决问题比如使用IPIDEA。

Python3爬虫访问失败怎么不退出让它继续爬取

在使用Python爬虫时，如果遇到网络不稳定的情况，可以尝试以下方法解决：设置超时时间：在爬取网页的代码中，可以设置一个合理的超时时间，当请求时间超过设定的时间时，就会抛出异常，可以通过捕获异常进行处理。

解决方法是：伪造报文头部user-agent（网上有详细教程不用多说）使用可用代理ip，如果你的代理不可用也会访问不了是否需要帐户登录，使用cookielib模块登录帐户操作如果以上方法还是不行，那么你的ip已被拉入黑名单静止访问了。等一段时间再操作。

**变换User-Agent**：你可以使用各种不同的用户代理(User-Agent)，来模拟从不同的浏览器或设备发出请求。**IPRotation（IP轮换）**：如果你的请求频率过高，服务器可能会封锁你的IP地址。为了避免这种情况，可以使用代理服务器进行IP轮换。

未正确设置cookie：在进行页面访问之前，需要确保正确设置了cookie，可以通过在请求头中添加Cookie字段来设置cookie。cookie过期或失效：使用的cookie已过期或在服务器端被标记为无效，则无法使用该cookie进行页面访问，需要获取新的有效cookie来继续访问其他页面。

浏览器伪装，模拟真实用户/服务器往往能轻易识破来源，requests默认的header头中无浏览器信息，这就像是赤手空拳。

有时候平台为了阻止频繁访问，会设置IP在规定时间内的访问次数，超过次数就会禁止访问。（二）设置代理IP辅助爬取。降低访问速度难以避免会影响到爬取效率，如果抓取速度过慢，就失去了使用爬虫抓取的优势了。

python爬取瓦片的时候如何提升效率

尽可能减少网站访问次数单次爬虫的主要把时间消耗在网络请求等待响应上面，所以能减少网站访问就减少网站访问，既减少自身的工作量，也减轻网站的压力，还降低被封的风险。第一步要做的就是流程优化，尽量精简流程，避免在多个页面重复获取。

数据的结构化和清洗：爬取到的数据可能是杂乱无章的，需要进行结构化和清洗，使其符合我们的需求。可以使用Python的数据处理库，如Pandas、BeautifulSoup等来进行数据处理。爬取速度和效率：如果要爬取大量的数据，可能会遇到爬取速度慢的问题。可以使用多线程、异步请求等技术来提高爬取速度和效率。

窍门二：在排序时使用键Python含有许多古老的排序规则，这些规则在你创建定制的排序方法时会占用很多时间，而这些排序方法运行时也会拖延程序实际的运行速度。最佳的排序方法其实是尽可能多地使用键和内置的sort()方法。

协程。采用协程，让多个爬虫一起工作，可以大幅度提高效率。多进程。使用CPU的多个核，使用几个核就能提高几倍。多线程。将任务分成多个，并发（交替）的执行。分布式爬虫。让多个设备去跑同一个项目，效率也能大幅提升。打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。其他。