# Python 如何同时爬取多个网页：异步协程、线程池与Scrapy的高效实践指南

**要同时爬取多个网页，核心在于用对并发模型与限速策略。**在网络 I/O 为主的抓取场景下，使用 Python 的异步协程（asyncio + aiohttp/httpx）或线程池（concurrent.futures + requests）都能显著提升吞吐；若需求复杂、需队列与去重，可采用 Scrapy 框架。无论选型如何，都应设置连接池、并发上限、重试与指数退避，并遵守 robots.txt 与网站使用条款，以在高性能与合规之间取得平衡。

## 一、并发爬取的核心原理与抓取策略

在理解如何用 Python 同时爬取多个网页之前，先厘清**I/O 密集**与**CPU 密集**的差异。网页抓取大多受网络 I/O 限制，瓶颈在于等待响应与数据传输，此时通过异步协程或多线程能显著提升并发度；而当解析内容、图像处理或文本抽取占比高时，CPU 可能成为瓶颈，需要进程并行或批量化处理。围绕这一点，合理拆分抓取（I/O）与解析（CPU）的阶段，是整体性能优化的起点。

进一步地，**事件循环（event loop）与连接复用**是异步抓取提速的关键。使用 aiohttp/httpx 的连接池与 HTTP keep-alive 可减少握手开销，提高吞吐率；配合 DNS 缓存与超时设置能缩短尾延迟。同时，合理设置并发上限（如每主机的连接数限制）、速率限制（rate limiting）与退避策略，可降低触发对方反爬策略与风控的概率。在多域名抓取时按主机名进行并发分桶，也有助于更平滑地利用带宽。

从抓取策略角度，**URL 发现与去重**同样重要。依托站点地图（sitemap）、分页、站内链接拓展或关键词检索可快速扩大全站覆盖，但每个 URL 都需计算指纹（hash）去重，避免重复抓取。对内容页面与列表页面使用不同的解析路径，可减少无效请求。实践中，还应规划好存储策略（如写入数据库或对象存储）、断点续抓与任务编排，保证长任务的可靠性与可追踪性。

## 二、并发方案选型与对比：线程、协程、进程与框架

在 Python 中可选方案众多，最常见的是**线程池 + requests**、**asyncio + aiohttp/httpx**、**多进程并行**与**Scrapy 框架**。线程池模式易于改造既有同步代码，生态成熟，但线程调度带来一定内存与上下文切换成本。异步协程在高并发下资源占用更低，适合 I/O 密集抓取，但需要异步思维与库支持。多进程适用于 CPU 密集的解析与处理阶段，代价是进程间通信与内存开销更大。

若你需要内建的抓取管线、队列调度、去重与中间件生态，**Scrapy**是值得考虑的工程化框架。它提供抓取深度控制、请求优先级、自动限速等能力，并能与 Redis、Kafka 等组件集成，适合大规模爬取。对 JS 渲染要求较高的站点，则考虑配合 Headless 浏览器（如 Playwright 或 Selenium）在关键节点进行渲染回放，以小流量补齐难点页面。

下表从多个维度比较几种常见方案，便于快速选型。

| 方案 | 实现复杂度 | 吞吐表现（I/O） | 资源占用 | 典型库/框架 | 适用场景 | 扩展性与生态 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 线程池 + requests | 低 | 中 | 中 | requests + concurrent.futures | 快速改造、少量并发 | 中等，需要自建去重/限速 |
| asyncio + aiohttp/httpx | 中 | 高 | 低 | asyncio + aiohttp/httpx | 高并发 I/O 密集 | 高，灵活但需自建组件 |
| 多进程（CPU） | 中 | 低（I/O）/高（CPU） | 高 | multiprocessing | 重解析/计算任务 | 一般，成本较高 |
| Scrapy | 中 | 高 | 中 | Scrapy | 工程化抓取、管线丰富 | 高，生态完善 |

对于多数“同时爬取多个网页”的需求，**异步协程**或**线程池**足以胜任，并可按规模渐进地引入去重、任务队列与可观察性。在团队协作与跨阶段管理上，使用项目协作系统跟踪目标列表、失败重试与数据质量指标更透明；此类场景可在流程管理中引入 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 记录需求、规划里程碑与回归检查，以提升抓取工程的可维护性与合规性。

## 三、工程化实践步骤：从 URL 发现到去重、限速与落库

第一步是**URL 发现与规划**。从站点地图（sitemap.xml）、起始入口与分页规则出发，构建初始 URL 队列，再通过解析页面中的链接进行拓展。为防止爆炸式扩张，应定义域名白名单、路径前缀或 robots 许可范围，并设置抓取深度与时间窗口。每新增 URL 需进行 hash 去重，落在键值存储或布隆过滤器中，避免重复抓取与浪费带宽。

第二步是**并发控制与连接复用**。在 aiohttp 中设置 TCPConnector 的 limit 与 limit_per_host，在 requests 的线程池中控制最大工作线程数并采用 Session 复用连接；共通的做法是设定合理的全局并发、每域并发与每秒请求数。配合**超时（connect/read）**与**重试（指数退避 + 抖动）**，能在出现网络抖动、临时 5xx 或限流时更稳健地恢复。日志记录每一轮重试的原因，便于后续排障。

第三步是**解析、清洗与落库**。解析前检测内容类型与编码，针对 HTML、JSON、CSV 等使用对应解析器；对 HTML 建议使用 lxml 或 selectolax 提高解析性能。清洗过程中应做字段标准化、空值处理与去噪，最后落入数据库、数据仓或对象存储。大规模场景将抓取与解析解耦：抓取只负责把原始文档入库/存储，随后由异步消费者批处理解析，既能提升并发抓取吞吐，也能将 CPU 密集环节迁出主流程。

下面给出一个基于 asyncio + aiohttp 的最小示例，展示并发抓取的核心结构与节流方式。

```python
import asyncio, aiohttp, async_timeout
from yarl import URL
from asyncio import Semaphore

URLS = ["https://example.org", "https://httpbin.org/get", "https://www.python.org"]
CONCURRENCY = 10
TIMEOUT = 10

async def fetch(session, url, sem):
    async with sem:
        try:
            with async_timeout.timeout(TIMEOUT):
                async with session.get(url, ssl=False) as resp:
                    resp.raise_for_status()
                    text = await resp.text()
                    return url, len(text)
        except Exception as e:
            return url, f"ERROR: {e}"

async def main():
    sem = Semaphore(CONCURRENCY)
    timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=None, connect=TIMEOUT, sock_read=TIMEOUT)
    connector = aiohttp.TCPConnector(limit=100, limit_per_host=10, ttl_dns_cache=300)
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; DemoBot/1.0)"}
    async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout, connector=connector, headers=headers) as session:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(session, u, sem)) for u in URLS]
        for coro in asyncio.as_completed(tasks):
            url, result = await coro
            print(url, result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

如果你的现有代码基于 requests，同样可以用线程池快速并发化。注意控制线程数、设置 Session、并添加重试。

```python
import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry

URLS = ["https://example.org", "https://httpbin.org/get", "https://www.python.org"]

def build_session():
    s = requests.Session()
    retries = Retry(total=3, backoff_factor=0.5, status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504])
    s.mount("http://", HTTPAdapter(max_retries=retries, pool_maxsize=20))
    s.mount("https://", HTTPAdapter(max_retries=retries, pool_maxsize=20))
    s.headers.update({"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; DemoBot/1.0)"})
    return s

def fetch(session, url, timeout=10):
    try:
        r = session.get(url, timeout=timeout)
        r.raise_for_status()
        return url, len(r.text)
    except Exception as e:
        return url, f"ERROR: {e}"

def main():
    session = build_session()
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as ex:
        futs = [ex.submit(fetch, session, u) for u in URLS]
        for f in as_completed(futs):
            url, result = f.result()
            print(url, result)

if __name__ == "__main__":
    main()
```

## 四、反爬机制与合规边界：速率限制、robots.txt 与指纹

在任何并发爬取实践中，**合规与尊重目标站点**应优先于性能。首先检查 robots.txt，明确允许/禁止抓取的路径、Crawl-delay 等规则，并将其纳入调度逻辑；为每个站点设置可配置的请求速率、并发上限与重试窗口，必要时在站点繁忙时段主动降载。配置清晰的 User-Agent 与联系邮箱，体现透明度，有助于减少误判风险（Google Search Central, 2024）。

其次，理解常见的**反爬策略**：速率阈值、IP/子网限流、UA/Referer 校验、Cookie/会话一致性、指纹与行为特征判定，以及在必要时触发验证码等。合理的做法是稳定速率、使用连接复用减少异常模式、对静态与资源请求保持一致的头部策略，避免过度随机化导致指纹“反常”。对确需代理池的场景，应注意尊重目标站点条款，并记录来源以便追溯。

此外，**渐进回退与熔断**对于保护对方与自我服务都很关键：当监测到 429/503 或响应时间大幅上升时，动态降低并发或暂停特定域抓取；当出现格式变化或大面积 4xx 时，触发告警并停机核查。对 JavaScript 渲染页面，优先尝试 API/JSON 接口或静态快照，其次才是 Headless 渲染，以免给对方带来过高负载。异步编程中利用超时与取消（cancel）机制，避免请求堆积拖垮事件循环（Mozilla MDN Web Docs, 2023）。

## 五、性能监测与优化：连接池、HTTP/2、缓存与可观察性

要稳定地同时抓取大量页面，**度量先于优化**。为抓取任务设置核心指标：每秒请求数（RPS）、成功率、P95/P99 响应时延、平均重试次数、每域并发、带宽利用率与解析耗时。将这些指标通过日志、指标平台或 APM 上报，异常时能快速回溯。对关键站点设置单独的仪表板，观察限流或结构变更带来的影响，并在调度层做针对性策略调整。

在传输层面，**连接池与 HTTP/2**常带来显著收益。正确配置连接上限、DNS 缓存 TTL、TCP keep-alive 与压缩（gzip/br/br2）能减少等待时间；若目标站点支持 HTTP/2，多路复用能进一步提升吞吐与效率。对重复资源启用 ETag/If-Modified-Since 与本地缓存，减少不必要的全量传输。对于图片或较大二进制，使用流式下载并直接写入文件/对象存储，避免将大对象长期驻留内存。

在代码层面，优化**解析与存储**同样关键。选择高性能 HTML 解析器，减少不必要的正则回溯；分批批量写入数据库，降低事务与锁竞争；在 Scrapy 中合理使用 Item Pipeline 与 Feed 导出提升落库效率。为调试异步抓取中的偶发问题，启用更细粒度的日志与采样跟踪定位慢点。团队协作时，可在任务看板中记录性能目标、回归检查与数据质量评估；例如以 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 跟踪版本化的抓取策略与配额配置，便于可追溯与复用。

## 六、常见问题与排错：超时、SSL、验证码与动态页面

在并发抓取中，**超时与连接错误**最常见。应分别设置连接超时与读取超时，并针对特定状态码（如 429/5xx）做有限次重试，不对明显的 4xx 做盲目重试。若出现 DNS 解析慢或失败，可启用本地 DNS 缓存或指定可靠的 DNS 解析服务；对 SSL 报错，先核对证书链与 SNI，再在受控范围内调整验证策略，切勿一味关闭验证以牺牲安全性。

其次是**数据一致性与反爬挑战**。当结构频繁变化时，应在解析层采用 XPath/CSS 更稳定的定位策略，或对关键字段建立多路回退逻辑；当页面出现验证码，可改为低频抓取、错峰访问，或评估是否需要通过业务合作方式获取数据。在必须进行 JavaScript 渲染的少量页面，可以借助 Playwright 或 Selenium 做有限渲染，并充分缓存渲染结果以降低负载。若任务量过大，应评估业务合规性与站点稳定性，避免对目标服务造成影响。

最后是**队列与任务恢复**。长时间运行的抓取经常遭遇进程重启、网络抖动与存储异常，需要完善的断点续抓设计：抓取队列持久化、结果幂等写入、失败任务回放与任务版本管理。对关键任务可设置多级重试与死信队列，防止“毒数据”阻塞主流程。跨团队协作时，建议在项目管理工具中记录任务依赖、环境变量与发布记录；如果团队正在进行 Dev-QA-Prod 多环境迭代，可使用 [PingCode](https://PingCode.com?utm_source=insights&utm_medium=%E5%93%81%E7%89%8C%E8%AF%8D) 记录配置差异与回滚策略，降低变更风险。

## 七、实战模板与清单：Scrapy 样例、限速策略与验收要点

如果你的需求偏向工程化、需要中间件与管线，**Scrapy**可以快速落地。下面是一个最小 Spider，演示并发抓取与解析骨架。实际项目中可加入自动限速（AutoThrottle）、去重过滤器与 Item Pipeline。

```python
# scrapy startproject myspider
# cd myspider; scrapy genspider pages example.org
import scrapy

class PagesSpider(scrapy.Spider):
    name = "pages"
    allowed_domains = ["example.org"]
    start_urls = ["https://example.org/"]

    custom_settings = {
        "CONCURRENT_REQUESTS": 32,
        "CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN": 8,
        "DOWNLOAD_DELAY": 0.2,
        "AUTOTHROTTLE_ENABLED": True,
        "AUTOTHROTTLE_START_DELAY": 0.1,
        "AUTOTHROTTLE_MAX_DELAY": 5,
        "RETRY_ENABLED": True,
        "RETRY_TIMES": 2,
        "DEFAULT_REQUEST_HEADERS": {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; DemoBot/1.0)"},
    }

    def parse(self, response):
        yield {"url": response.url, "length": len(response.text)}
        for href in response.css("a::attr(href)").getall():
            yield response.follow(href, callback=self.parse)
```

在正式上线之前，可按以下清单自检并发抓取的质量与合规性：  
- 目标站点 robots.txt 解析通过，Crawl-delay 与允许路径得到执行；User-Agent 与联系信息配置妥当。  
- 全局并发、每域并发、每秒请求数均可动态调整；429/5xx 重试与指数退避已验证；记录速率与延迟指标。  
- URL 去重、断点续抓与幂等落库完备；错误分类明确，具备失败回放能力；日志与追踪可定位慢点。  
- 解析对结构变化具备容错；缓存策略与 ETag/IMS 生效；对 JS 必要渲染采取小流量策略并缓存结果。  
- 在团队层面，抓取策略、配额与指标以文档化与版本化管理，需求与变更过程可被追踪与复盘。

通过上述模板与清单，你可以用 Python 稳定地同时爬取多个网页，并在复杂环境下维持高性能与高可用。随着业务成长，逐步引入消息队列、分布式去重与集中化监控，将抓取系统从“脚本”演化为“平台”，在保证合规的前提下实现可持续的数据抓取能力。

参考与资料来源  
- Google Search Central. “Robots.txt specifications and best practices.” 2024. https://developers.google.com/search/docs/crawling-indexing/robots/intro  
- Mozilla MDN Web Docs. “Concurrency model and the event loop; Fetch, HTTP, CORS docs.” 2023. https://developer.mozilla.org/

## 结语与趋势展望

回到“Python 如何同时爬取多个网页”的核心答案：用对并发模型（协程或线程）、设好限速与重试、做好去重与断点续抓，就能在保证合规的前提下实现高吞吐。展望未来，**HTTP/2 与 HTTP/3 的普及、浏览器自动化的更轻量化、以及结构化数据与解析工具的演进**，都将持续降低抓取复杂度。结合更完善的可观察性与自动化回归测试，抓取系统将更像一条可编排、可治理的数据管道，为搜索、监测与智能分析持续供给可靠数据。

可以使用Python的threading模块创建多个线程，每个线程负责爬取一个网页。通过管理线程池或者自行控制线程数量，可以实现同时访问多个网页，提高爬取效率。同时需要注意线程安全和合理设置请求间隔，避免被目标网站限制。

利用Python多线程模块实现并发爬取

我想提高爬取网页的效率，应该怎样利用Python的多线程来同时抓取多个网页内容？

如何使用Python实现多线程爬取多个网页？

asyncio是Python内置的异步IO库，结合aiohttp库可以实现异步HTTP请求。相较于多线程，异步爬取通常能节省更多资源并提升性能。通过编写协程函数调度多个请求，就能同时爬取多个网页而不会阻塞主线程。

使用asyncio和aiohttp实现异步爬取

除了多线程，Python还有哪些异步编程库可以帮助我实现高效的网页爬取？

Python中有哪些异步库适合用来并发爬取网页？

可以通过设置请求间隔时间、随机更换User-Agent、使用代理IP池等方法，来模拟正常用户行为，降低被封风险。此外，遵守网站的robots.txt规则以及避免短时间内发送大量请求也是必要的。

合理控制请求频率及使用代理等策略

在使用Python同时爬取多个网页时，有什么策略可以减少被网站封禁的风险？

爬取多个网页时如何避免被目标网站封禁？

PingCodeDocs

文章系统回答了如何用Python同时爬取多个网页：在I/O密集场景优先采用异步协程（asyncio+aiohttp/httpx）或线程池（requests+concurrent.futures），复杂工程需求可用Scrapy。核心实践包括连接池与并发上限、速率限制、超时与指数退避、URL去重、断点续抓与幂等落库，并遵守robots.txt与站点条款。文中提供协程与线程池示例代码、方案对比表、监控与优化清单，并强调在团队协作中通过工具记录策略与指标，逐步将脚本升级为可观测、可扩展的抓取平台。

python如何同时爬取多个网页

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