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当使用Python进行网络资源爬取时，会涉及到网络请求、数据处理和存储等操作，这些操作可能会对电脑性能产生一定的影响。以下是一些关于Python爬取网络资源的常见注意事项：

1. 网络请求频率：频繁的网络请求可能会对电脑性能产生较大的影响，尤其是在大规模爬取时。可以通过合理设置请求间隔和使用异步请求来减轻对电脑性能的影响。

2. 内存占用：爬取大量数据时，可能会占用较多的内存。可以通过适当控制数据量、使用生成器(generator)等方式来减少内存占用。

3. 数据处理和存储：对爬取到的数据进行处理和存储也会消耗一定的电脑性能。可以使用高效的数据处理库和数据库，合理设计数据结构来提高性能。

爬虫优化是一个避免不了的问题

就在今天我用电脑爬取orginc网站上的东西时发现很慢，因为以前都是怕少量的东西，现在爬到的东西也没想到这么多。。。直接把电脑干倒了。所有优化手段必不可少。

1. 使用多线程或多进程：通过并发地执行多个网络请求，可以加快爬取速度。可以使用threading或multiprocessing模块来实现多线程或多进程。

2. 使用异步编程：使用异步编程模型，可以在发送一个网络请求后不需要等待响应返回，而是继续处理其他任务，从而提高爬取效率。可以使用asyncio模块来实现异步编程。

3. 设置合适的超时时间：在发送网络请求时，设置合适的超时时间可以避免因为网络延迟或请求阻塞导致爬取速度过慢。可以使用requests库的timeout参数来设置超时时间。

4. 使用缓存：对于一些经常访问的网络资源，可以将其缓存起来，避免重复爬取相同的内容。可以使用redis等缓存库来实现缓存功能。

5. 使用代理IP：如果被爬取的网站对IP有限制或封禁，可以使用代理IP来隐藏真实的IP地址，从而绕过限制。可以使用requests库的proxies参数来设置代理IP。

6. 使用反爬虫策略：有些网站会对爬虫进行限制，可以通过模拟浏览器行为、使用随机User-Agent、设置合理的请求头等方式来规避反爬虫策略。

7. 使用分布式爬虫：如果需要爬取大量的网络资源，可以使用分布式爬虫来将任务分发到多台机器上同时执行，从而提高爬取速度和效率。

以上是一些常见的优化网络资源爬取的手段，具体应该根据实际情况选择合适的优化策略。

个人感觉：分布式爬虫是最好的，多线程和多进程自己也用过，其它用到的比较少。