一、优化采集工具自身配置
采集工具，特别是基于浏览器内核的工具，是内存消耗大户。通过调整其内部设置可以有效降低占用。
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减少并发线程/标签页：内存占用与同时工作的线程数或浏览器标签页数直接相关。在工具设置中将“最大并发数”、“线程数”或“标签页数”调低（例如从10个降至5个）。
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关闭不必要的渲染和功能：如果目标页面没有复杂JS，可以关闭“JavaScript渲染”或“加载图片”选项。禁用工具内置的数据预览、高亮等视觉效果。
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选择更轻量的工具或模式：对于静态页面，优先使用非浏览器模式的 HTTP 请求库（如 Python 的
requests+BeautifulSoup）进行采集，其内存开销远小于无头浏览器。
二、实施分批次采集策略
这是解决大规模采集内存问题的根本性方法。不要试图“一口吃成胖子”。
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按逻辑分批次：将待采集的 URL 列表按时间（如按月份）、按分类（如不同板块）、按关键词进行分组，每次只采集其中一个批次。
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设置采集数量上限：在采集任务中明确设置“最大采集页数”或“最大采集条数”，达到上限后自动停止。完成一个任务并释放内存后，再启动下一个任务。
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利用“断点续采”功能：一些高级采集工具（如 汇code.jishujc.com）支持断点续采。即使任务因内存等原因中断，下次可以从断点处继续，而无需从头开始，这本身也是一种变相的分批。
三、及时清理与外部优化
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采集过程中定期释放：在编写采集脚本时，及时将已处理完的数据保存到文件或数据库，并从内存中清除（
del变量）。对于长时间运行的任务，可以设置定期重启脚本的机制。 -
升级硬件环境：如果优化后内存仍然吃紧，且采集任务确有必要，那么升级计算机的物理内存（RAM）是最直接的解决方案。
总结
控制采集内存占用需“内外兼修”。对内，要精细调整工具的运行时参数，选择合适的技术方案；对外，要采用“化整为零”的分批采集策略，避免单次任务负载过重。养成良好的内存管理习惯，并结合硬件条件，才能确保采集任务稳定、长效地运行。
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