避免爬虫数据列表过大，九个方面教你做到

　　对于爬虫来说，获取到数据是最为重要的任务之一，但是在爬取数据的过程中，很容易出现data列表过大的问题，导致程序崩溃或者运行缓慢。那么我们该如何避免这个问题呢？本文将从以下九个方面进行详细分析讨论。

　　一、分页爬取

　　在进行数据爬取时，如果数据量较大，我们可以将数据进行分页处理，避免一次性获取所有数据导致data列表过大。比如，在爬取淘宝商品信息时，我们可以根据商品id进行分页获取，每次只获取一页的数据。

　　二、增量爬取

　　增量爬取是指在上一次爬取结束后，只获取新增的数据。这种方式可以避免重复获取已经存在的数据，从而减小data列表的大小。比如，在爬取新闻网站时，我们可以记录上一次爬取的时间戳，在下一次爬取时只获取时间戳之后的新闻。

　　三、使用*敏*感*词*

　　使用*敏*感*词*可以有效地减小data列表的大小。*敏*感*词*是一个特殊的迭代器，它并不会将所有元素存储在内存中，而是根据需要逐个生成元素。比如，在爬取某个网站的图片链接时，我们可以使用*敏*感*词*逐个生成链接，而不是将所有链接存储在一个列表中。

　　四、使用数据库存储数据

　　将数据存储在数据库中可以避免data列表过大的问题。数据库可以对数据进行分页处理，从而避免一次性获取所有数据导致data列表过大。比如，在爬取微博用户信息时，我们可以将用户信息存储在数据库中，每次只获取一页的数据。

　　五、使用多线程或异步IO

　　多线程或异步IO可以提高程序的运行效率，从而减小data列表的大小。多线程可以将任务分配给不同的线程处理，而异步IO则可以在等待某个操作完成时进行其他操作，从而提高程序的并发性。比如，在爬取某个网站的文章时，我们可以使用多线程或异步IO同时获取多篇文章。

　　六、定时清理数据

　　定时清理数据可以避免data列表过大导致程序运行缓慢。比如，在爬取某个网站的评论信息时，我们可以定期清理已经获取到的评论信息，从而避免data列表过大。

　　七、使用压缩算法

　　使用压缩算法可以减小data列表的大小。压缩算法可以对数据进行压缩，在传输或存储时占用更少的空间。比如，在爬取某个网站的图片信息时，我们可以对图片进行压缩，从而减小data列表的大小。

　　八、使用内存映射文件

　　使用内存映射文件可以避免data列表过大导致程序崩溃。内存映射文件可以将文件映射到进程的地址空间中，从而实现对文件的直接访问。比如，在爬取某个网站的视频信息时，我们可以使用内存映射文件对视频进行处理，从而避免data列表过大导致程序崩溃。

　　九、优化代码结构

　　优化代码结构可以减小data列表的大小。合理的代码结构可以避免重复获取数据或者将不必要的数据存储在data列表中。比如，在爬取某个网站的用户信息时，我们可以将获取用户信息和存储用户信息分开处理，避免重复获取或者不必要的存储。

　　总之，在进行数据爬取时，我们需要注意避免data列表过大的问题。以上九个方面都是有效的解决方法，我们可以根据不同情况选择合适的方法进行处理。同时，我们也可以借助一些工具来简化操作流程，比如优采云（www.ucaiyun.com），它提供了一些方便快捷的工具来帮助我们进行数据爬取和处理，并且还提供了SEO优化等相关服务。