Python中Scrapy框架为何CPU利用率低？

Scrapy的CPU利用率低通常是因为它默认的并发模型和I/O等待特性。Scrapy基于Twisted异步框架，其核心是事件循环（reactor），在默认设置下，大部分时间花在等待网络响应上，而不是密集计算。这在高延迟或慢速网站爬取时尤为明显。

要提升CPU利用率，关键是减少I/O等待，让CPU有更多时间处理数据。以下是几个核心调整方向及代码示例：

1. 增加并发请求数：默认并发是16，可以根据目标网站和机器性能调高。
2. 调整下载延迟：适当降低DOWNLOAD_DELAY可以减少等待时间。
3. 使用合适的并发模型：调整CONCURRENT_REQUESTS、CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN等。
4. 启用AjaxCrawlMiddleware：如果爬取大量AJAX内容，启用此中间件可能提升效率。
5. 优化Item Pipeline：如果Pipeline中有复杂操作（如清洗、验证），确保其高效。

示例：在settings.py中调整关键参数

# 增加全局并发请求数
CONCURRENT_REQUESTS = 100

# 调整每个域的并发数
CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN = 50

# 禁用或降低下载延迟（遵守robots.txt和礼貌爬取）
DOWNLOAD_DELAY = 0.25

# 增加Twisted线程池大小（用于DNS解析等阻塞操作）
REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE = 20

# 调整下载超时，避免长时间等待
DOWNLOAD_TIMEOUT = 30

# 禁用重试以减少等待时间（根据需求调整）
RETRY_ENABLED = False

# 调整下载器中间件和扩展
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,
    'your_project.middlewares.RotateUserAgentMiddleware': 400,
}

注意：调整这些参数时要考虑目标网站的承受能力，避免过于激进导致IP被封。同时，监控网络和内存使用情况，确保系统资源平衡。

总结来说，Scrapy的CPU利用率低通常是因为I/O瓶颈，通过调整并发设置和优化处理逻辑可以有效提升。