在Python 3中，要提高爬蟲的速度，可以采取以下措施：

1. 使用并發請求：利用多線程或多進程來并行處理多個請求，這樣可以顯著提高爬蟲的速度。Python的concurrent.futures模塊提供了方便的接口來實現多線程和多進程。

import concurrent.futures
import requests

def fetch(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = ['http://example.com'] * 100

# 使用線程池
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

# 使用進程池
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
    results = list(executor.map(fetch, urls))

2. 使用異步請求：異步編程可以在等待服務器響應時執行其他任務，從而提高效率。Python的asyncio庫和aiohttp庫可以幫助實現異步請求。

import aiohttp
import asyncio

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.text()

async def main():
    urls = ['http://example.com'] * 100
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)

# Python 3.7+
asyncio.run(main())

3. 優化解析：使用高效的庫來解析HTML內容，例如lxml或BeautifulSoup，并盡量減少不必要的DOM操作。

from bs4 import BeautifulSoup

def parse(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    # 進行高效的DOM操作
    return results

4. 減少請求間隔：通過設置合理的請求間隔，可以避免對目標服務器造成過大的壓力，同時降低被封禁IP的風險。

import time

def fetch_with_delay(url, delay=1):
    response = requests.get(url)
    time.sleep(delay)  # 暫停1秒
    return response.text

5. 使用代理IP：通過使用代理IP，可以隱藏爬蟲的真實IP地址，分散請求，從而降低被封禁IP的風險。

import requests

proxies = {
    'http': 'http://proxy.example.com:8080',
    'https': 'http://proxy.example.com:8080',
}

response = requests.get('http://example.com', proxies=proxies)

6. 緩存結果：對于不經常變化的數據，可以使用緩存來存儲結果，避免重復請求。

import requests
import json

cache_file = 'cache.json'

def fetch(url):
    if url in cache:
        return cache[url]
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    cache[url] = data
    with open(cache_file, 'w') as f:
        json.dump(cache, f)
    return data

通過實施這些策略，可以有效地提高Python 3爬蟲的速度和效率。