爬虫软件优化网站的方法主要包括以下几点：
使用合适的爬虫框架：
选择成熟的爬虫框架如Scrapy，能够更好地处理网站结构，提高爬取效率和稳定性。
定制化爬虫规则：
根据网站结构，定制化爬虫规则，包括URL筛选、数据提取等，以适应网站的特定结构。
使用合适的解析库：
选择合适的HTML解析库如BeautifulSoup或lxml，能够更好地处理网站的HTML结构，提取所需数据。
处理JavaScript渲染：
对于使用JavaScript渲染的网站，可以考虑使用Selenium等工具来模拟浏览器行为，以获取完整的页面数据。
遵守robots.txt协议：
遵守robots.txt协议，不爬取网站不希望被爬取的部分，以避免对网站造成不必要的负担。
避免频繁请求：
合理设置爬取频率，避免对网站造成过大的压力，可通过设置请求头中的User-Agent和Referer等字段，模拟真实用户行为。
处理异常情况：
针对网站结构变化、页面异常等情况，加入相应的异常处理机制，保证爬虫的稳定性和鲁棒性。
优化网站导航：
使用文字链接设置导航，合理设置导航关键词，避免与首页产生冲突，并利用锚文字优化导航结构。
数据采集模块优化：
根据采集数据难度、每天数据量要求、目标服务器反爬限制频率分别进行测试，选择适合的采集接口及方式。
数据分析模块优化：
在数据解析后，做好异常处理及定位重启功能，避免程序异常退出或数据采集遗漏、重复的情况。
反爬策略模块优化：
分析目标服务器的爬虫策略，控制爬虫请求频率，使用优质代理或爬虫代理，寻找业务独享、网络稳定、高并发、低延迟的代理产品，确保目标服务器无法进行反爬限制及预警。
代码结构和异步IO优化：
保持代码整洁、模块化，遵循PEP 8编码规范，利用函数和类简化重复代码。使用异步IO库（如asyncio）提高爬虫执行效率，特别是在处理高并发请求时。
数据库查询优化：
如果爬虫需要存储数据，使用高效的数据库（如MongoDB）并优化查询语句，减少数据库压力。
缓存技术：
对于重复请求的数据，可以使用缓存技术（如Redis）存储结果，避免不必要的请求。
限制爬取速度：
设置合理的爬取速度，避免对目标网站造成过大压力，可以设置延迟或使用代理IP。
异常处理：
为爬虫添加异常处理机制，确保在遇到错误时能够正常继续运行或及时报警。
数据解析优化：
使用高效的解析库（如lxml）进行数据解析，同时利用XPath、CSS选择器等技巧提高解析速度。
分布式爬虫：
在处理大规模数据时，可以考虑使用分布式爬虫技术，将任务分配给多台服务器并行处理。
通过以上方法，可以有效地优化爬虫软件的性能，提高爬虫的效率和稳定性，同时减少对目标网站的负担。