[爬虫策略规划]
设计高效的 Python 网络爬虫首先要明确爬虫的目标和范围，确定需要爬取的网站、页面以及数据类型。制定合理的爬取策略，例如控制爬取的频率，避免对目标网站造成过大的负担，以免被封禁。
[数据存储优化]
选择合适的数据存储方式也很重要。对于大规模的数据，可以考虑使用数据库如 MySQL、MongoDB 等。对于小规模且临时的数据，可以使用文件存储，比如 CSV、JSON 等格式。
[并发与异步处理]
利用多线程、多进程或者异步编程技术，如 asyncio 库，能够提高爬虫的效率，同时并发的数量需要根据目标网站的限制和服务器资源进行合理设置。
[反爬虫应对]
分析目标网站的反爬虫机制，如 IP 封锁、验证码等，并采取相应的措施来应对。可以使用代理 IP 池来切换 IP 地址，或者使用 OCR 技术处理验证码。
[请求头与页面解析]
设置合适的请求头，模拟真实的浏览器请求，提高爬取的成功率。同时，选择高效的页面解析库，如 BeautifulSoup、lxml 等，快速准确地提取所需数据。
