一、同步爬虫的瓶颈传统的同步爬虫（如requests+BeautifulSoup）在请求网页时，必须等待服务器返回响应后才能继续下一个请求。这种阻塞式I/O操作在面对大量数据时存在以下问题：速度慢：每个请求必须串行执行，无法充分利用网络带宽。易被封禁：高频请求可能触发IP限制或验证码。资源浪费：CPU在等待I/O时处于空闲状态。解决方案：异步爬虫（Asynchronous Crawling）Python的asyncio+aiohttp库可以实现非阻塞I/O，允许同时发起多个...
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1. 引言在短视频时代，快手作为国内领先的短视频平台之一，积累了海量的用户数据、视频内容和互动信息。这些数据对市场分析、用户行为研究、舆情监测等具有重要价值。本文将介绍如何使用Python爬虫技术采集快手数据，并基于NLP（自然语言处理）进行简单的舆情分析。1.1 目标● 使用Python爬虫抓取快手短视频数据（如视频标题、播放量、评论等）。● 对评论数据进行情感分析，评估用户舆情倾向。● 使用数据可视化展示分析结果。1.2 技...
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一、为什么需要限制爬虫请求速率？在爬取网站数据时，网站服务器需要处理我们的请求并返回数据。如果爬虫的请求过于频繁，服务器可能会因为负载过高而崩溃，或者将我们的爬虫IP地址封禁。此外，许多网站都有反爬虫机制，例如检测单位时间内来自同一IP的请求频率。如果请求频率超过设定的阈值，网站可能会采取措施阻止爬虫的访问。因此，合理限制爬虫的请求速率不仅可以避免对网站服务器造成不必要的压力，还可以降低被封禁的风险，...
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