2024年Python最全如何让爬虫一天抓取100万张网页_爬虫一次能爬几个网站，2024年最新今年面试

在2024年，如果要让爬虫每天抓取100万张网页，这取决于网页的大小和复杂性，以及你的服务器和网络速度。通常，一个爬虫可以抓取的网页数量受限于网站的反爬策略、服务器的处理能力以及网络的带宽限制。

以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库来获取单个网页，BeautifulSoup来解析网页，并用pandas来保存结果。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
 
def crawl_website(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 这里需要根据实际网页结构解析所需数据
    title = soup.find('title').text
    return {'title': title}
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
def main():
    urls = ['http://example.com/page{}'.format(i) for i in range(1, 1000001)]  # 假设有100万个网页
    data = []
    start_time = time.time()
    
    for url in urls:
        html = crawl_website(url)
        if html:
            parsed_data = parse_html(html)
            data.append(parsed_data)
            # 每隔一定数量的网页保存一次，以防止内存溢出
            if len(data) % 1000 == 0:
                save_data(data, 'data.csv')
                data = []
        
        # 每天抓取网页的间隔可以通过调整sleep时间来实现
        time.sleep(60 * 60 * 24 / len(urls))  # 假设每秒可以抓取一个网页，每天抓取100万个网页
 
    save_data(data, 'data.csv')  # 保存剩余的数据
    end_time = time.time()
    print(f'Total time taken: {end_time - start_time} seconds')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这个示例假设每个网页大小合适、网络稳定，且所有网页都是文本格式且易于解析。实际爬取100万个网页需要考虑到网站的反爬策略、服务器的处理能力、网络的带宽限制以及法律和道德的限制。

爬虫次数取决于多个因素，包括网站的反爬策略、你的服务器能力、网络带宽、你希望每天抓取的网站数量以及你的时间和资源。通常，一次可以爬取几个主要的网站，然后根据需要更换网站或者多线程/分布式爬取。

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