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 除去情怀需求，互联网上有大量珍贵的开放资料，近年来深度学习如雨后春笋一般火热起来，但机器学习很多时候并不是苦于我的模型是否建立得合适，我的参数是否调整得正确，而是苦于最初的起步阶段：没有数据。
 
-所以这些作为收集数据的前置工作，有能力去写一个简单的或者复杂的爬虫，对于我们来说依然非常重要。
+作为收集数据的前置工作，有能力去写一个简单的或者复杂的爬虫，对于我们来说依然非常重要。
 
 ## 基于 colly 的单机爬虫
 
 ## 分布式爬虫
 
-想像一下，你们的信息分析系统运行非常之快。获取信息的速度成为了瓶颈，虽然可以用上 Go 语言所有优秀的并发特性，将单机的 CPU 和网络带宽都用满，但对于价格战期间的电商们来说，还是希望能够在对手价格变动后第一时间获取到其最新价格，再靠机器自动调整本家的商品价格。
+想像一下，你们的信息分析系统运行非常之快。获取信息的速度成为了瓶颈，虽然可以用上 Go 语言所有优秀的并发特性，将单机的 CPU 和网络带宽都用满，但还是希望能够加快爬虫的爬取速度。在很多场景下，速度是有意义的：
 
+对于价格战期间的电商们来说，还是希望能够在对手价格变动后第一时间获取到其最新价格，再靠机器自动调整本家的商品价格。
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+对于类似头条之类的 feed 流业务，信息的时效性也非常重要。如果我们慢吞吞地爬到的新闻是昨天的新闻，那对于用户来说就没有任何意义。
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+所以我们需要分布式爬虫。从本质上来讲，分布式爬虫是一套任务分发和执行系统。而常见的任务分发，因为上下游存在速度不匹配问题，必然要借助消息队列。