如何让Python爬虫采集的更快，如何处理海量数据的下载是我们一直探索和研究的对象。下面是我们从数学角度给出的一些分析以及我们的一些经验分享。
假设线程数为n，线程中下载平均用时为td，线程中数据处理部分（纯计算）用时为tc。由于单个Python进程只能使用单CPU核心，因此总的数据处理耗时应是各线程tc的累加即n*tc。因为下载是阻塞操作，CPU可以几乎同时处理所有下载，因此总的下载耗时就近似为td。那么Python爬虫的下载速度应为：
等式稍作变换后为：
对于特定的网站td为定值（常量），对于特定的数据处理算法tc也近似为定值。所以下载速度的最大值也不会超过1/tc。试想一下，如果线程函数内数据处理部分耗时为0.1秒，那么不管线程数再大，整体的速度也不会超过10个/秒。线程数n的增大的确能够使得v增大，但是如果tc值较大，n的值达到一定程度后对v的影响就很小了。假设tc = 0.1，td = 3，那么 v = 1/(0.1+3/n)的函数图象应为如下图所示：
由图可以看出当n在100以后对v的影响就不大了。因此不能盲目的增大线程数n。线程数越大消耗的系统资源就越多，同时过多的CPU切换反而会增加整体花费的时间。
如何让你的爬虫跑的更快呢？通过上面的分析我们知道单个Python爬虫进程最大速度为1/tc。如果我们同时启动m个进程，那么整体的速度就能提高m倍。但是m的值也不是越大越好，因为进程的系统开销比线程还要大。一般进程数取CPU的核心数的为宜（具体可视实际CPU使用率情况调整）。
如下图所示，为我们在一4核机器上同时启动4进程的情况。只启动一个进程时速度最大仅为13个/秒，同时启动4个进程，整体的速度就达到约50个/秒。
另外，Python虽然有multiprocessing库，但是我们实际测试其速度远没有真正的多个独立进程快。因此建议用真正的“多进程”。
多进程的设计增加了程序的开发难度。主要要解决两大问题：
一、输入（任务队列）。多进程要共享一个任务队列。如果该任务队列方案支持网络，那么就很容易把采集系统做成真正的分布式集群采集。
二、输出。简单的做法就是直接把数据写入数据库，但是在爬虫程序内频繁操作数据库势必会增加耗时。一个较好的方案是将输出先写入消息队列，然后用一单独进程来处理消息队列。
转载自：http://www.site-digger.com/html/articles/20131019/69.html