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13318873961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？
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。
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。
相关文章内容简介
1 大规模采集数据会引起什么问题
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？1.速度问题大规模的采集数据... [阅读全文]
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