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。
随后去重，同样是十分重要的手段，一般根据url或者id进行唯一性判别，爬过的就不再继续爬了。
2.分布式爬虫
即便把各种法子都用尽了，单机单位时间内能爬的网页数仍是有限的，面对大量的网页页面队列，可计算的时间仍是很长，这种情况下就必须要用机器换时间了，这就是分布式爬虫。
第一步，分布式并不是爬虫的本质，也并不是必须的，对于互相独立、不存在通信的任务就可手动对任务分割，随后在多个机器上各自执行，减少每台机器的工作量，费时就会成倍减少。
例如有200W个网页页面待爬，可以用5台机器各自爬互不重复的40W个网页页面，相对来说单机费时就缩短了5倍。
可是如果存在着需要通信的状况，例如一个变动的待爬队列，每爬一次这个队列就会发生变化，即便分割任务也就有交叉重复，因为各个机器在程序运行时的待爬队列都不一样了——这种情况下只能用分布式，一个Master存储队列，其他多个Slave各自来取，这样共享一个队列，取的情况下互斥也不会重复爬取。IPIDEA提供高匿稳定的IP同时更注重用户隐私的保护，保障用户的信息安全。含有240＋国家地区的ip，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。
一. 关于爬虫爬虫，是一种按照一定的规则自动地抓取互联网信息的程序。本质是利用程序获取对我们有利的数据。
反爬虫，从不是将爬虫完全杜绝；而是想办法将爬虫的访问量限制在一个可接纳的范围，不要让它过于频繁。
二. 提高爬虫效率的方法
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。比如，使用网速好的网络等等。
三. 反爬虫的措施
限制请求头，即request header。解决方法：我们可以填写user-agent声明自己的身份，有时还要去填写origin和referer声明请求的来源。
限制登录，即不登录就不能访问。解决方法：我们可以使用cookies和session的知识去模拟登录。
复杂的交互，比如设置“验证码”来阻拦登录。这就比较难做，解决方法1：我们用Selenium去手动输入验证码；方法2：我们用一些图像处理的库自动识别验证码（tesserocr/pytesserart/pillow）。
ip限制。如果这个IP地址，爬取网站频次太高，那么服务器就会暂时封掉来自这个IP地址的请求。 解决方法：使用time.sleep()来对爬虫的速度进行限制，建立IP代理池或者使用IPIDEA避免IP被封禁。
