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别再用Requests了！Python新一代爬虫库效率提升8倍（附避坑指南）

发表于 2025年04月30日阅读 67 评论 0

大家好，我是何三，80后老猿，独立开发者

作为一名Python开发者，相信你一定用过Requests库来写爬虫。它简单易用，确实是入门的好选择。但你知道吗？当你还在用Requests苦苦等待页面响应时，新一代的爬虫库已经能让你的效率提升8倍不止！

上周我接了一个爬取电商网站价格数据的项目，最初用Requests写了脚本，结果跑了整整一晚上才完成1万条数据的采集。后来换了一个新库，同样的任务只用了不到2小时。这差距让我不得不重新审视我们的工具选择。

为什么Requests不再是最佳选择？

Requests确实优秀，但它是一个同步库。这意味着当你的代码在等待服务器响应时，整个程序都是停止不动的。想象一下，如果你要爬取100个页面，每个页面需要1秒响应时间，那么最少需要100秒。这还没算上网络波动、反爬机制等因素带来的额外延迟。

import requests
import time

urls = [f"https://example.com/page/{i}" for i in range(100)]

start = time.time()
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    # 处理响应数据
print(f"总耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

这段代码在我的测试中耗时约105秒。那么，有没有更高效的方法？

异步爬虫库的崛起

Python的asyncio生态近年来日趋成熟，出现了一批优秀的异步HTTP客户端库。其中最值得关注的就是HTTPX和aiohttp。它们都支持异步请求，可以同时发起多个连接，大大提高了爬虫效率。

让我们用HTTPX改写上面的例子：

import httpx
import asyncio
import time

async def fetch(url, client):
    response = await client.get(url)
    # 处理响应数据

async def main():
    urls = [f"https://example.com/page/{i}" for i in range(100)]
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        tasks = [fetch(url, client) for url in urls]
        await asyncio.gather(*tasks)

start = time.time()
asyncio.run(main())
print(f"总耗时: {time.time() - start:.2f}秒")

同样的100个请求，现在只需约12秒！效率提升了近9倍。这就是异步编程的魅力所在。

避坑指南

在迁移到新爬虫库时，有几个常见陷阱需要注意：

连接数控制：异步虽好，但不要一次性开太多连接，否则可能被封IP。建议使用信号量控制并发量：

semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # 最大并发10

async def fetch(url, client):
    async with semaphore:
        response = await client.get(url)
        # 处理响应

超时设置：一定要配置合理的超时，避免某些请求卡住整个程序：

client = httpx.AsyncClient(timeout=30.0)

重试机制：网络请求难免失败，实现自动重试很重要：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
async def fetch_with_retry(url, client):
    response = await client.get(url)
    response.raise_for_status()
    return response

速率限制：尊重目标网站的robots.txt，适当添加延迟：

import random

async def fetch(url, client):
    await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))  # 随机延迟
    response = await client.get(url)
    # 处理响应

真实案例对比

最近我需要爬取一个旅游网站约5000条产品信息。以下是三种方法的对比：

传统Requests：约85分钟
HTTPX异步：约11分钟

代码示例：

import httpx
import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
async def fetch_product(client, product_id):
    # 先用常规方法尝试
    try:
        url = f"https://travel-site.com/products/{product_id}"
        response = await client.get(url)
        return parse_product(response.text)
    except Exception:
        # 失败后回退到DeepSeek API
        api_response = await client.post(
            "https://api.deepseek.com/v1/crawl",
            json={"url": url},
            headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
        )
        return parse_product(api_response.json()['content'])

async def main():
    product_ids = [...]  # 5000个产品ID
    async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
        tasks = [fetch_product(client, pid) for pid in product_ids]
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    # 处理结果...

asyncio.run(main())

总结

从Requests迁移到现代爬虫库并不复杂，但带来的性能提升是巨大的。根据我的经验：

对于简单任务：HTTPX异步就足够了
对于复杂网站：考虑结合DeepSeek等AI工具
始终记得遵守爬虫道德，控制请求频率

别再让同步请求拖慢你的爬虫了！花点时间学习异步编程和现代爬虫工具，你会发现原来需要跑一整夜的任务，现在喝杯咖啡的功夫就完成了。

如果你在迁移过程中遇到任何问题，或者有更好的爬虫技巧，欢迎在评论区分享交流。