IP模擬器爬蟲的速度會影響目標網站的服務器。 所以，為了不給目標網站造成不必要的損失，爬蟲的速度一定要控制好，不能太快，也不能太慢，沒有耐心，那么如何限制爬蟲速度呢？ 我們來看看用IP模擬器代理優化爬蟲速度的問題。
1. 控制爬蟲速度
1) 初始化：設置初始延遲時間 T0 和比例系數 Kp（典型值 -0.05）； [ h]
2）目標設定：設置爬蟲速度S，如每分鐘40頁；
3）測量：統計每分鐘n個爬蟲爬取的網頁數，可能是32，也可能是100；
4）Compare：比較n和S的大小；
5) Execute：如果n大于S，則表示速度太快，所以增加延遲； 如果 n 大于 S 如果它很小，則表示太慢，因此減少延遲。
該方案的公式如下：
Tk=Tk-1+Kp*(Sn) (3.1)
其中k=1, 2, 3 。 .. , Tk 是為第 k 次設置的延遲時間。
不要被表達式嚇到了，其實意思就是步驟5）中描述的執行過程：速度太快（Sn小于0，則Kp*(Sn)為正） , 增加延遲時的速度（Tk 大于Tk-1）； 速度太慢（Sn大于0，Kp*(Sn)為負），減小延遲（Tk小于Tk-1）。
假設初始延遲時間T0為1.0s，比例系數Kp為-0.05，爬行速度S設置為40頁/分鐘。 如果一個爬蟲爬取的網頁數為n=100，根據公式3.1計算的延遲值為T1=T0+Kp*(Sn)=1.0+(-0.05)*(40-100)=4.0； 下一次可能的測量值n=30，計算出的延遲值T2=4.0-0.05*10=3.5。
合理控制履帶速度非常有必要。 如果爬行速度快，增加延遲時間； 如果履帶速度較慢，則減少延遲時間。
二、提高爬坡蠕蟲速度
首先要確定當前的瓶頸在哪里，網絡io，磁盤io，還是cpu。 只有這樣，才能詳細分析具體問題。
如果編程能力是瓶頸，添加多線程特性是最劃算的，而且不需要太多開發時間。 不過后續的問題可能比較多，幾行代碼也解決不了。
分布式解決cpu瓶頸，更多節點可以處理分布式任務。
云服務器解決本地帶寬瓶頸（一般100MB計劃提供），定期定量購買可以節省成本（畢竟搜索引擎不常開），目標服務器帶寬限制 （基于IP）由跨區域服務器解決。 云服務器提供商有多個機房。 分布式節點所在的機房可以緩解這個問題。 最好提供動態IP。
以上介紹了控制爬行速度和提高爬行速度的方法，僅供參考！ 建議在抓取數據的時候注意不要給目標網站施加太大的壓力。 在爬取過程中，如果遇到IP限制問題，可以使用代理IP突破限制，提高采集速度。 使用代理IP，選擇IP模擬器代理，千萬IP池滿足爬蟲需求。
