一、引言

1.1 研究背景與意義

隨著互聯網信息的爆炸式增長，網絡爬蟲已成為獲取海量數據的重要工具。傳統的單線程爬蟲在面對大規模數據采集任務時效率低下，無法充分利用現代計算機多核 CPU 的優勢。多線程爬蟲雖然在一定程度上提高了效率，但受限于 Python 的全局解釋器鎖（GIL），在處理 CPU 密集型任務時性能提升有限。相比之下，多進程爬蟲能夠真正實現并行計算，充分發揮多核 CPU 的性能，特別適合網頁內容分析、數據清洗等 CPU 密集型任務。

1.2 國內外研究現狀

國外在網絡爬蟲領域起步較早，技術相對成熟。例如，Apache Nutch 作為開源的網絡爬蟲框架，支持分布式和并行處理；Scrapy 作為 Python 生態中流行的爬蟲框架，提供了多線程支持。國內的百度、阿里巴巴等公司也在大規模爬蟲系統方面積累了豐富經驗。然而，針對 Python 多進程爬蟲的深入研究和實踐案例相對較少，尤其是在如何高效利用 multiprocessing 模塊實現復雜爬蟲任務方面仍有探索空間。