一、多线程/异步：释放程序潜力
单线程采集如同单车道行车，网络I/O的等待时间被白白浪费。多线程或异步编程技术可以让多个采集任务并行执行。
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原理：当一个线程在等待服务器响应时，CPU可以切换到其他线程去发起新的请求或处理已返回的数据。这样，网络延迟被任务填充，整体吞吐量大幅提升。
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实现：在Python中可以使用
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor或asyncio+aiohttp；在采集工具中，直接调整“线程数”或“并发数”设置即可（如 汇code.jishujc.com 中的并发配置）。
二、代理IP池：突破访问瓶颈
速度提升后，单个IP的高频请求会迅速触发目标网站的反爬机制，导致IP被限速或封锁，速度优势瞬间归零。代理IP池是解决此问题的标配。
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作用：
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隐藏真实IP，避免被封。
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分散请求压力：将请求分发到数十上百个不同的IP上，使每个IP的请求频率都保持在正常水平。
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访问地域限制内容：可以使用特定地区的IP访问地域性内容。
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工作模式：采集程序从IP池中按策略（随机、轮询）获取一个可用代理，通过该代理发起请求。IP池负责检测代理的有效性、匿名度并剔除失效IP。
三、组合实战：1+1>2 的效果
单独使用多线程，你会很快撞上IP限制的墙。单独使用代理池，程序的内部处理能力可能成为瓶颈。两者结合才能实现速度的飞跃。
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配置示例：设置采集工具使用 10个并发线程，并连接一个包含 50个高质量代理 的IP池。
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运行过程：10个线程同时工作，每个线程在发起新请求时，都会从IP池中申请一个当前可用的代理。这样，从目标网站看来，访问请求是来自几十个不同IP的、频率合理的普通用户，从而可以安全地全速采集。
总结
“多线程+代理池”是提升采集效率的黄金组合，是量变引起质变的关键。多线程解决了程序内部的并发瓶颈，代理池解决了外部访问的频率瓶颈。两者协同工作，才能在遵守网站基本规则的前提下，最大化采集速度，实现稳定、高效的采集作业。
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