今天的目標是進一步優化爬蟲性能，並簡化數據處理流程，我將對網絡請求的並發進行控制，確保在處理大量數據時系統不會過載，同時我對數據處理過程進行簡化，減少不必要的操作，從而提升整體效率。

並發限制：是為了避免過多並發請求導致網路問題或伺服器過載，因此需要設置一個合理的並發限制。

import aiohttp
# 設置並發限制
connector = aiohttp.TCPConnector(limit_per_host=100)  # 限制每個主機的最大並發連接數

在上面這段 Code 中，我使用 aiohttp 的 TCPConnector 來限制每個主機的最大並發連接數，這樣可以有效避免網絡過載，並保證爬蟲的穩定性。

異常處理機制：在進行大量網路請求時，異常處理機制是不可或缺的，我通過捕捉異常，並進行多次重試來提高數據抓取的成功率。

async def fetch_gene_page(session, url, retries=3):
    for attempt in range(retries):
        try:
            async with session.get(url, timeout=10) as response:
                response.raise_for_status()  # 檢查 HTTP 錯誤
                return await response.text()  # 成功則返回頁面內容
        except (aiohttp.ClientError, aiohttp.http_exceptions.HttpProcessingError) as e:
            logging.error(f"Error fetching {url}: {str(e)}")
            if attempt < retries - 1:
                await asyncio.sleep(2)  # 等待 2 秒後重試
                continue
            else:
                logging.error(f"Failed to fetch {url} after {retries} attempts.")
                return None

上面這段 Code 加入了異常處理和重試機制，確保即使在網絡波動或伺服器錯誤的情況下，爬蟲仍然能夠穩定運行。

通過今天的優化，我進一步提升了爬蟲的性能和穩定性，確保系統在大規模數據處理中保持高效運行。這些優化措施將使我能夠更快速、更可靠地完成數據抓取和處理工作。