使用Python编写高效的爬虫程序，完善crawler()函数的功能

要编写高效的爬虫程序，有一些重要的注意事项需要考虑。首先，需要确保程序能够处理网络异常和错误，同时也需要考虑如何处理爬取速度过快导致服务器拒绝访问的情况。其次，合理选择爬取的数据量，避免给被爬取网站造成太大的负担。

下面是一个使用Python编写高效的爬虫程序的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from time import sleep

def crawler(url):
    try:
        # 发送GET请求获取网页内容
        res = requests.get(url)
        
        # 检查响应状态码，如果状态码不是200则抛出异常
        res.raise_for_status()
        
        # 解析网页内容
        soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
        
        # 找到需要爬取的数据
        data = soup.find('div', {'class': 'data-container'})
        
        # 处理数据，例如提取需要的字段等
        processed_data = process_data(data)
        
        # 返回处理后的数据
        return processed_data
    
    except Exception as e:
        print('Error occurred while crawling:', str(e))
        return None

def process_data(data):
    # 在这里写处理数据的逻辑，例如提取需要的字段等
    return processed_data

# 设置爬取的起始URL
start_url = 'http://example.com/page1'

# 爬取100个页面的数据
for i in range(1, 101):
    # 构造每个页面URL
    url = start_url + str(i)
    
    # 调用爬虫函数爬取数据
    result = crawler(url)
    
    if result:
        # 处理爬取到的数据
        process_data(result)
    
    # 控制爬取速度，避免对被爬取网站造成过大负担
    sleep(1)

上面的示例程序使用了requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析网页内容。在爬取过程中，程序首先会检查响应状态码，如果状态码为200则继续解析页面内容，否则抛出异常并输出错误信息。

在爬取数据后，你可以根据具体的需求编写process_data()函数来处理爬取到的数据。例如，你可以提取需要的字段，存储到数据库或者进行其他操作。

在实际应用中，为了降低被爬取网站的负担，可以设置适当的爬取速度，例如使用time.sleep()函数来控制每次请求之间的时间间隔。

最后，要注意不要爬取过多的数据，以免给被爬取网站带来负担或违反法律法规。可以根据需要设置合理的爬取数据量。