爬虫程序已经成为了目前互联网时代获取数据最多最快的方式，然而实际上各位用户在日常使用爬虫程序爬取数据的过程中都会遇到多多少少的问题，导致爬虫程序的数据爬取效率并不稳定。一般来说，影响爬虫程序工作效率的因素有以下五点：
1.本地硬件
cpu不够用，爬虫一跑起来就爆满，这一点能够借助分布式爬虫的方式来解决，利用更多的节点去解决分发的任务；带宽不够用，这是硬伤，可能公司网络的终端用户太多或是本身不够快，这个能够借助云服务器来解决。
2.目标服务器
目标服务器资源有限，爬虫数量过多，一个网站可能同时会有许多用户在爬取，结果目标服务器承受不住那么多爬虫直接崩溃，这种情况只能够希望站点提高服务器资源，提升反爬虫策略，阻拦绝大多数爬虫。
3.反爬虫策略
现在绝大多数网站都是有反爬虫策略，因为资源有限，爬虫太疯狂，危害到服务器的正常运转，影响到真实性用户的访问，反爬虫策略大大限制了爬虫的速度，甚至于封杀爬虫。这时，就需要爬虫更新自己的策略了，落后便要挨打。
4.自身代码
程序代码的效率也是有高有低的，资深程序员通常考虑的各个方面更多，代码效率更高。一些新手可能缺乏经验，代码执行效率不高，针对这一点，只能够提升自己的编码技能，多多考虑全面。
5.代理服务器。
python爬虫离不了代理IP的支撑，高效稳定的代理IP才可以促使爬虫持续稳定的高效工作，例如IPIDEA；而一些普通的、免费的代理IP，通常使得爬虫工作陷入泥沼，如蜗牛慢行，要选择高效稳定的代理IP。
IPIDEA已向众多互联网知名企业提供服务，对提高爬虫的抓取效率提供帮助，支持API批量使用，支持多线程高并发使用。