如何设置爬虫的访问频率?

设置爬虫的访问频率是爬虫开发中的一个重要环节,尤其是在爬取大型网站(如1688)时,合理的访问频率可以避免对目标网站造成过大负担,同时也能降低被封禁的风险。以下是一些常见的方法和建议,帮助你合理设置爬虫的访问频率。

一、使用时间间隔

在每次请求之间设置一个时间间隔是最简单的方法。你可以根据目标网站的响应速度和自身的爬取需求来调整间隔时间。

示例代码

Python

import timedef fetch_data(url):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:return response.textelse:print("Failed to retrieve data")return Nonedef main():urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", ...]for url in urls:html = fetch_data(url)if html:parse_html(html)# 设置时间间隔time.sleep(2)  # 每次请求间隔2秒if __name__ == "__main__":main()

注意事项

  • 间隔时间的选择:间隔时间可以根据目标网站的响应速度和自身的爬取需求来调整。一般来说,间隔时间在1-5秒是比较合理的。

  • 动态调整:如果发现目标网站响应较慢,可以适当增加间隔时间。

二、使用随机时间间隔

为了避免被目标网站识别出规律性访问,可以使用随机时间间隔。

示例代码

Python

import time
import randomdef fetch_data(url):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:return response.textelse:print("Failed to retrieve data")return Nonedef main():urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", ...]for url in urls:html = fetch_data(url)if html:parse_html(html)# 设置随机时间间隔time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 随机间隔1-3秒if __name__ == "__main__":main()

注意事项

  • 随机范围的选择:随机范围可以根据目标网站的响应速度和自身的爬取需求来调整。一般来说,随机范围在1-3秒是比较合理的。

三、使用队列和多线程

在多线程爬虫中,可以通过队列来控制访问频率。每个线程在处理完一个任务后,都会等待一定的时间再处理下一个任务。

示例代码

Python

import threading
import time
import queuedef worker(q):while not q.empty():url = q.get()response = requests.get(url)if response.status_code == 200:print(f"Processed {url}")else:print(f"Failed to retrieve {url}")q.task_done()# 设置时间间隔time.sleep(2)def main():urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", ...]q = queue.Queue()for url in urls:q.put(url)threads = []for _ in range(5):  # 同时运行5个线程t = threading.Thread(target=worker, args=(q,))t.start()threads.append(t)for t in threads:t.join()if __name__ == "__main__":main()

注意事项

  • 线程数量的控制:线程数量不宜过多,否则会对目标网站造成过大负担。一般来说,线程数量在5-10个是比较合理的。

  • 时间间隔的设置:每个线程在处理完一个任务后,都需要等待一定的时间再处理下一个任务。

四、使用限流工具

一些高级的爬虫框架(如 Scrapy)提供了内置的限流功能,可以自动控制访问频率。

示例代码(Scrapy)

Python

import scrapyclass MySpider(scrapy.Spider):name = "my_spider"start_urls = ["https://example.com/page1", "https://example.com/page2", ...]custom_settings = {'DOWNLOAD_DELAY': 2,  # 每次请求间隔2秒'CONCURRENT_REQUESTS': 5,  # 同时运行5个请求}def parse(self, response):# 解析页面内容pass

注意事项

  • DOWNLOAD_DELAY:设置每次请求之间的间隔时间。

  • CONCURRENT_REQUESTS:设置同时运行的请求数量。

五、总结

合理设置爬虫的访问频率是爬虫开发中的一个重要环节。通过设置时间间隔、使用随机时间间隔、使用队列和多线程以及使用限流工具,可以有效控制爬虫的访问频率,避免对目标网站造成过大负担,同时也能降低被封禁的风险。希望这些方法和建议能帮助你更好地开发高效、稳定的爬虫程序。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/87149.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

前端面试六之axios

一、axios简介 Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 客户端,用于浏览器和 Node.js 环境。在浏览器端,Axios 的底层实现是基于原生的 XMLHttpRequest(XHR)。它对 XHR 进行了封装,增加了 Promise 支持、自动转换 JSON 数据…

模板方法模式Template Method Pattern

模式定义 定义一个操作中算法的骨架,而将一些步骤延迟到子类中,模板方法使得子类可以不改变一个算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤 类行为型模式 模式结构 AbstractClass:抽象类ConcreteClass:具体子类 只有类之间的继…

【行云流水AI笔记】游戏里面的强化学习使用场景

强化学习在游戏中的应用已从早期的棋类博弈扩展到现代复杂游戏的全流程优化,以下是结合最新技术进展的核心应用场景及典型案例: 一、竞技游戏的策略突破 1. 策略博弈类游戏 代表案例:AlphaGo/AlphaZero(围棋)、Alph…

使用Python和PyTorch框架,基于RetinaNet模型进行目标检测,包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化

下面是一个完整的实现方案,使用Python和PyTorch框架,基于RetinaNet模型进行目标检测,包含数据准备、模型训练、评估指标计算和可视化。 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torchvision from torchvision.models.detection…

springboot服务如何获取pod当前ip方案及示例

在 Kubernetes 集群中,Spring Boot 服务获取 Pod 当前 IP 的方案主要有两种:通过环境变量注入 或 通过 Java 代码动态获取网络接口 IP。以下是两种方案的详细说明及示例: 方案一:通过 Kubernetes Downward API 注入环境变量 原理…

1.MySQL三层结构

1.所谓安装的Mysql数据库,就是在电脑上安装了一个数据库管理系统(【DBMS】database manage system),这个管理程序可以管理多个数据库。 2.一个数据库中可以创建多个表,以保存数据(信息)。【数据…

[深度学习]目标检测基础

目录 一、实验目的 二、实验环境 三、实验内容 3.1 LM_BoundBox 3.1.1 实验代码 3.1.2 实验结果 3.2 LM_Anchor 3.2.1 实验代码 3.2.2 实验结果 3.3 LM_Multiscale-object-detection 3.3.1 实验代码 3.3.2 实验结果 四、实验小结 一、实验目的 了解python语…

ALOHA机器人平台:低成本、高精度双臂操作及其进展深度解析

原创1从感知决策到具身智能的技术跃迁与挑战(基座模型与VLA模型)2ALOHA机器人平台:低成本、高精度双臂操作及其进展深度解析3(上)通用智能体与机器人Transformer:Gato和RT-1技术解析及与LLM Transformer的异同4(下)通用智能体与机器人Transformer&#x…

C++: 类 Class 的基础用法

🏷️ 标签:C、面向对象、类、构造函数、成员函数、封装、继承、多态 📅 更新时间:2025年6月15日 💬 欢迎在评论区留言交流你的理解与疑问! 文章目录 前言一、什么是类?二、类的定义1.基本语法2.…

Java EE与Jakarta EE命名空间区别

在 Java 生态中,javax 和 jakarta 代表了 企业级 Java 规范(Java EE/Jakarta EE)的命名空间演进,核心区别在于归属权和管理组织的变更。以下是详细对比: 1. 历史背景 javax: 源自 Java EE(Java …

2 Studying《Arm A715 Technical Reference Manual》

目录 2. The Cortex‑A715 core 2.1 Cortex‑A715 core features 2.2 Cortex‑A715 core confifiguration options 2.3 DSU-110 dependent features 2.4 Supported standards and specifications 2.6 Design tasks 3. Technical overview 3.1 Core components 3.2 Int…

使用Nodejs尝试小程序后端服务编写:简单的待办事项管理demo

文章目录 结构demo步骤demo运行效果API测试(1) 添加待办事项(2) 获取所有待办事项(3) 切换完成状态(4) 删除待办事项 API测试-RESTClient一些其他的高级功能环境变量管理不同环境配置授权认证 测试需要登录的接口保存响应测试脚本编写自动化测试 bug解决 结构 尝试写一个简单的…

CSS“多列布局”

多列布局是一种非常常见的布局方式,适用于内容丰富的页面,如新闻网站、杂志或博客。 一、CSS多列布局概述 CSS多列布局允许我们将内容分成多个垂直列,使页面布局更加灵活和多样化。多列布局的主要属性包括 ​​column-count​​、​​col…

Pump上狙击机制的功能优势和实战教学

加密世界的发展永远伴随着速度的革命。无论是新的 Token 上线,还是热点项目的第一波流动性注入,抢先一步往往意味着利润的几何级增长。在这个讲究「秒杀」与「先机」的赛道中,一项关键策略正悄然成为链上操作者的常规武器——狙击&#xff08…

条件收敛的级数中项必须趋于 0,正负项抵消,但趋于 0 的速度不需要“足够快”

条件收敛的级数中,项必须趋于 0,但趋于 0 的速度不需要“足够快”的原因可以从以下几个方面理解: 1. 收敛的必要条件:项趋于 0 对于任何收敛的级数(无论是绝对收敛还是条件收敛),都必须满足 li…

Tomcat 和 Spring MVC

Tomcat 和 Spring MVC 是 Java Web 开发中两大核心组件,分别承担不同的角色: 一、Tomcat 定义 Apache Tomcat 是一个开源的 Servlet 容器(也称为 Servlet 引擎)+ JSP 引擎,实现了 Java EE(现称 …

【微服务】134:SpringCloud

今天是刘小爱自学Java的第134天。 感谢你的观看,谢谢你。 image 学习内容安排如下: SpringCloud的接触。利用SpringCloud搭建微服务架构,当然这个估计要3天时间才能完成,今天主要是注册中心Eureka的学习。 一、SpringCloud 微服务…

三次贝塞尔曲线,二次贝塞尔曲线有什么区别

三次贝塞尔曲线和二次贝塞尔曲线在控制点数量、数学表达式和曲线复杂度上有所不同。以下是它们的主要区别: 1. 控制点数量 二次贝塞尔曲线:由3 个点定义(起点、终点和 1 个控制点)。三次贝塞尔曲线:由4 个点定义&…

springboot集成dubbo

BeanDefinitionRegistryPostProcessor public interface BeanDefinitionRegistryPostProcessor extends BeanFactoryPostProcessor {/*** 允许开发者在Spring容器加载Bean定义(BeanDefinition)后,实例化Bean之前,动态修改或注册新的BeanDefinition* 该接…

Seata 全面深入学习指南

Seata 全面深入学习指南 学习目录 第一部分:Seata 基础篇 分布式事务基础概念Seata 概述与核心架构Seata 部署与快速入门第二部分:Seata 核心机制 Seata 事务模式详解 AT 模式TCC 模式SAGA 模式XA 模式Seata 事务协调机制Seata 高可用设计第三部分:Seata 高级特性 Seata 配…