Python是一種非常強大的編程語言，在Web后臺開發(fā)和數(shù)據(jù)處理領域有著廣泛的應用。Python還有一大優(yōu)勢是其豐富的開源庫，其中包括了Python爬蟲必不可少的三大庫：Requests、BeautifulSoup和Scrapy。在開發(fā)爬蟲時，需要處理高并發(fā)的情況。下面我們來介紹一下如何使用Python實現(xiàn)高并發(fā)爬蟲。

并發(fā)爬蟲的本質就是在同一時間內獲取多個網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)，提高爬蟲的速度和效率。在Python中，有多種庫可以實現(xiàn)并發(fā)操作，例如multiprocessing、gevent等。

import requests
import gevent
from gevent.monkey import patch_all
# 有多少個URL需要爬取就加多少個進去
url_list = ['https://www.example1.com', 'https://www.example2.com', 'https://www.example3.com']
# 打開協(xié)程補丁
patch_all(thread=False)
def crawl(url):
response = requests.get(url)
print(response.content)
tasks = []
for url in url_list:
tasks.append(gevent.spawn(crawl, url))
# 阻塞所有任務直到完成
gevent.joinall(tasks)

以上代碼使用了gevent庫，gevent是以協(xié)程為基礎實現(xiàn)并發(fā)的。打開補丁后，可以自動將阻塞式的socket函數(shù)替換為gevent庫中的協(xié)程函數(shù)，從而大大提高了程序并發(fā)的效率。首先將要爬取的網(wǎng)址存儲在一個列表中，隨后打開協(xié)程補丁，利用gevent.spawn函數(shù)創(chuàng)建任務并加入任務列表，最后使用gevent庫的joinall函數(shù)完成任務，等待所有任務運行完畢。

在以上代碼中，我們并沒有使用Python自帶的多進程庫multiprocessing，這是因為經(jīng)常在使用后容易引發(fā)CPU占用過高的問題。而使用gevent協(xié)程庫，可以避免這個問題，所以在進行高并發(fā)爬蟲時，建議使用協(xié)程的方式實現(xiàn)。