Python中关于Scrapy框架的疑问：为什么测试结果显示CPU线程越多性能越好？

这个现象其实挺有意思的。在Scrapy里，你看到的“CPU线程越多性能越好”很可能是因为你把并发请求数（CONCURRENT_REQUESTS）和CPU线程搞混了。

Scrapy本身是单线程的，它基于Twisted这个异步网络框架。它的高性能不靠多CPU线程，而是靠异步I/O。当爬虫在等待一个网络请求返回时，事件循环会立刻去处理下一个请求，所以它能用单个线程同时管理成百上千个网络连接。

你测试时调整的可能不是真正的CPU线程，而是这几个核心并发设置：

1. CONCURRENT_REQUESTS：全局最大并发请求数。
2. CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN/IP：对单个域名的并发限制。
3. 下载器中间件和DOWNLOAD_DELAY。

当你增加CONCURRENT_REQUESTS（比如从16调到32、64），就允许Scrapy在同一时刻发出更多的请求。只要网络带宽够、目标服务器能承受，并且你的解析代码（parse方法）不是计算密集型的，那么提高这个值就会直接提升整体的数据抓取吞吐量，看起来就是“性能越好”。

所以，关键不是CPU线程，而是你通过调整并发参数，更好地利用了爬虫等待网络I/O的空闲时间。对于Scrapy这种I/O密集型任务，在达到网络或服务器瓶颈前，提高并发数就是最有效的提速手段。

总结：别纠结CPU线程，去调CONCURRENT_REQUESTS。