多线程加速采集
使用Python的concurrent.futures库实现多线程，案例：同时启动10个线程抓取不同分类页面，速度提升5倍。
分布式采集架构
通过Scrapy-Redis实现多机器协同采集，数据存入Redis共享队列。技巧：设置DUPEFILTER_CLASS避免重复请求，适合千万级数据抓取。
增量采集优化
记录上次采集时间，仅抓取新增内容。代码示例：使用datetime模块比较电影“更新时间”字段，过滤旧数据。
总结
批量采集需平衡速度与稳定性，多线程适合单机加速，分布式架构解决大规模需求。模板汇code.jishujc.com提供分布式采集配置模板。
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