Python代理ip怎样提升工作效率？

如果python爬虫没效率，那将毫无价值。那么，爬虫应当如何优化python，提升工作效率呢？

python爬虫效率低，自有其原因，弄清楚了问题出在哪儿，才可以更好的解决问题。

一、本地自身原因。

cpu不够用，爬虫一跑起来就爆满，这一点能够通过分布式的方法来解决，运用更多的节点去处理分发的任务；带宽不够用，这是硬伤，很有可能公司网络的终端用户太多或是本身不够快，这个可以通过云服务器来解决。

二、目标服务器原因。

目标服务器资源有限，爬虫太猛又太多，一个网站或许不止你一个人在爬取，结果目标服务器受不了那么多爬虫直接崩溃，这也是常有的事情，这个没有更好的解决方案，只有祈祷对方意识到问题，提升服务器资源，提升反爬虫策略，阻挡绝大多数爬虫。

三、反爬虫策略。

现在大多数网站都有反爬虫策略，因为资源有限，爬虫太疯狂，影响到服务器的正常运转，干扰到真实用户的访问，反爬虫策略大大限制了爬虫的速度，甚至于封杀爬虫。这时，就需要爬虫升级自己的策略了。

四、自身代码优化。

程序代码的效率也是有高有低的，资深程序员通常考虑的方方面面更多，代码效率更高。某些初学者很有可能经验不足，代码执行效率不高，针对这一点，只有提升自己的编码技能，多考虑全面点；爬虫策略优化，反爬虫策略日新月异，自己的反反爬虫也得提升。

五、代理服务器。

python爬虫少不了代理IP的支撑，高效稳定的代理IP才可以使得爬虫持续稳定的高效工作，而某些普通的、免费的代理IP，通常使得爬虫工作陷入泥沼，如蜗牛慢行。

课程教程：Python代理ip怎样提升工作效率？

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