引言
爬虫是网络数据采集中不可或缺的工具，很多程序员在入门时会遇到这样的问题：为什么我的爬虫这么慢？尤其在面对大量数据时，单线程爬虫的速度可能让人捶胸顿足。随着爬虫规模的增大，异步并发成为了提高爬取效率的关键。然而，异步并发并不像表面看起来那么简单，如果没有充分理解并掌握其使用技巧和注意事项，很可能会遇到性能瓶颈，甚至导致爬虫无法正常工作。本文将从多个角度分析爬虫异步并发的常见方案及其各自的优缺点，帮助你在不同场景中选择最合适的方案。
正文
多进程 + requests 方案
优势与局限
使用多进程的方式可以让程序利用多核 CPU 的优势来提高并发能力。requests 作为 Python 中广泛使用的 HTTP 库，非常容易上手，并且在单线程爬虫中表现良好。当我们结合多进程处理时，可以让多个进程独立进行 HTTP 请求，从而提高爬取效率。以下是一个简单的多进程爬虫示例：
from multiprocessing import Pool
import requestsdef fetch_url(url):response = requests.get(url)return response.texturls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2', 'https://
