提升 Python 爬虫访问速度应从异步并发与网络协议两端入手：采用 asyncio 搭配 aiohttp/httpx，启用连接复用与 HTTP/2，多路复用与 DNS 缓存降低建连与队头阻塞；并在解析与存储侧使用 lxml、批量写入与队列化解耦，配合缓存和去重减少重复工作。通过限速、重试与响应感知调度，在遵循 robots.txt 与 crawl-delay 的前提下保持高吞吐与稳定性；以指标监控、自动化治理和团队协作（如在项目中使用 PingCode 管理抓取任务与变更）保障优化持续生效。综合实践常能带来 3-10 倍吞吐提升与 20-40% 延迟下降。

本文系统回答了Python并行处理的选型与实践：I/O密集优先异步IO或多线程，CPU密集优先多进程或向量化/本地扩展；需要横向扩展时采用Dask/Ray等分布式框架。结合concurrent.futures管理线程/进程池，以性能剖析与可观测性驱动迭代优化，并通过统一的超时、重试与背压策略提升稳定性。在研发项目协同场景中，可使用项目协作系统（如PingCode）把并行任务纳入需求到发布的流程化治理，使并行能力在生产环境中可持续交付。

本文围绕“Python如何连接网络”给出可落地的方法：选择适配场景的协议与库（如同步的requests/httpx、异步的aiohttp与websockets、底层的socket），并以超时、重试、连接池与限流构建稳健性，结合HTTPS证书校验与OAuth等认证保障安全与合规；通过可观测、测试与灰度发布实现工程化治理，在跨团队协作中可借助PingCode梳理网络模块的需求与变更；未来建议关注HTTP/3与QUIC、零信任与更强的客户端策略，持续以权威标准与数据驱动优化网络连接的性能与稳定性。

本文系统阐述了Python在高并发场景中的可行路径：通过异步I/O（asyncio、ASGI、uvloop）承载大量连接与外部调用，以多进程、原生扩展或分布式任务应对CPU密集型工作，并在部署层结合反向代理、合适的worker类型与水平扩容实现稳定吞吐与可控延迟。文章强调并发与并行的差异以及GIL对I/O场景影响有限，同时给出连接池、背压、缓存与消息队列的工程策略，并提出可观测性与流程治理的重要性。在团队协作方面，建议将高并发优化的里程碑、压测与容量规划沉淀到项目全流程管理系统（如PingCode）以加强追踪与复盘。总体结论：Python可以支撑高并发，但需根据瓶颈类型采用差异化方案并以监控、限流与缓存保障端到端稳定性。

本文系统阐述让Python变快的路径：先用剖析工具建立基线与指标，以算法与数据结构优化为优先，结合向量化、Numba/Cython/PyPy等加速手段与I/O场景的线程或异步模型；对CPU密集用多进程与数据布局优化，谨防序列化与拷贝开销。通过CI纳入性能预算、自动基准与生产可观测性，并稳步升级解释器获取基础红利。文章还给出适配不同场景的实践清单与风险提醒，建议在团队协作系统中沉淀剖析与优化流程，便于持续治理与复制“变快”成果。