明确目的:将多线程爬虫涉及到的技术点回顾一下 首先,是基本流程,多线程爬虫架构图如下首先,我们需要回顾一下队列和线程:**队列** 用来存url,和 网页的响应内容,给线程提供数据线程数据class Queue(object):
"""
enqueue(item) 往队列中添加一个item元素
dequeue() 从队列头部删除一个元素
is_empty() 判断一个队列是否为空
si
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2024-09-29 19:05:13
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构建思路好了！先来理一下思路：每个进程需要知道哪些URL爬取过了、哪些URL需要爬取！我们来给每个URL设置两种状态：outstanding:等待爬取的URLcomplete:爬取完成的URL那么失败的URL的怎么办呢？我们在增加一种状态：processing:正在进行的URL 嗯！当一个所有初始的URL状态都为outstanding；当开始爬取的时候状态改为：process
”
Scrapy 框架默认是用来开发定向爬虫的。一般情况下，在 spiders 文件夹下面的一个.py 文件对应了一个网站的爬取。但还有另外一种爬虫，它不会拘泥于提取页面上的特定文字，而是关注如何并行爬取非常多的网站。这种爬虫可以实现大规模的爬取。这种爬虫，一般是从若干个种子网址开始爬。进入每个网址后，把该页面的所有网址作为新的种子网址继续爬取，源源不断，生生不息。但爬到以
上一篇文章介绍了并发和多线程的概念，这次就来向大家上一个实战来讲解一下如何真正的运用上多线程这个概念。 文章目录一、网页分析二、代码实现 一、网页分析这次我们选择爬取的网站是水木社区的Python页面 网页：https://www.mysmth.net/nForum/#!board/Python?p=1根据惯例，我们第一步还是分析一下页面结构和翻页时的请求。 通过前三页的链接分析后得知
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2023-10-08 16:12:07
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在日常数据采集场景中，单线程爬虫常常会遇到“爬得慢”的问题——如果要爬取100个网页，每个网页请求加解析要2秒，单线程得花200秒，而多线程能把时间压缩到几十秒甚至更短。之前帮朋友爬取某新闻网站的历史文章时，单线程爬500篇文章花了近20分钟，改成多线程后只用了3分钟，效率提升非常明显。其实Python多线程爬虫并没有想象中复杂，核心就是“把任务拆分成多个，让多个线程同时干活”。本文从0开始，带你
在日常数据采集场景中，单线程爬虫常常会遇到“爬得慢”的问题——如果要爬取100个网页，每个网页请求加解析要2秒，单线程得花200秒，而多线程能把时间压缩到几十秒甚至更短。之前帮朋友爬取某新闻网站的历史文章时，单线程爬500篇文章花了近20分钟，改成多线程后只用了3分钟，效率提升非常明显。其实Python多线程爬虫并没有想象中复杂，核心就是“把任务拆分成多个，让多个线程同时干活”。本文从0开始，带你
对之前我的那个豆瓣的短评的爬虫，进行了一下架构性的改动。尽可能实现了模块的分离。但是总是感觉不完美。暂时也没心情折腾了。同时也添加了多线程的实现。具体过程见下。改动独立出来的部分：MakeOpenerMakeResGetNumIOFileGetSoupmain将所有的代码都置于函数之中，显得干净了许多。(__) 嘻嘻……使用直接调用文件入口作为程序的起点if __name__ == "__main
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2023-10-11 15:03:13
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案例：批量爬取页面数据首先我们创建一个python文件, tiebaSpider.py，我们要完成的是，输入一个百度贴吧的地址，比如百度贴吧LOL吧第一页：http://tieba.baidu.com/f?kw=lol&ie=utf-8&pn=0这个是lol吧的第一页的url地址，如果打开第二页，你会发现他的url如下：第二页： http://tieba.baidu.co
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2023-08-08 11:00:25
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你好，我是悦创。本期我们来 发表一篇，来自听着风好友的投稿。
我们一般所了解到的爬虫都是爬取一个网站，但是当我们想要爬取多个网站的时候，就只能写两个爬虫程序来爬取，那么所需要的时间也会更多。那么，我们如何才能用爬取一个网站的时间来实现两个甚至多个网站的爬取呢？
这里，我们就会用到多线程。多线程在Python当中实现的库叫做threading。
我们先来简单了解一下这个模块是怎样使用的，要使用这个
原创
2021-06-12 17:57:15
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## 使用多线程爬取网页的流程
为了实现"java 使用多线程爬取网页"的功能，我们可以按照以下步骤进行操作。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 创建一个线程池，用于管理多个线程的执行 |
| 步骤2 | 从指定的网址获取要爬取的网页链接 |
| 步骤3 | 将获取到的网页链接放入一个队列中，用于多线程处理 |
| 步骤4 | 创建多个线程，从队列中获取链接，
原创
2023-07-14 13:12:17
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根据网站的结构和登录方式，我们需要实现以下步骤：发送POST请求登录网站获取cookies和session信息使用cookies和session信息发送GET请求获取登录后的页面HTML代码解析HTML代码获取单位信息下面是一个基本的Python Scrapy代码示例，用于实现上述步骤：pythonCopy codeimport scrapy
from scrapy.http import For
## 使用 Python 实现多线程爬虫的流程
在本文中，我们将学习如何使用 Python 的多线程来抓取网页数据。下面是整个过程的流程图，以及实现的步骤概述。
### 流程步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要爬取的网站和数据 |
| 2 | 安装必要的库 |
| 3 | 创建爬虫类 |
| 4 | 编写多线程逻辑 |
上一篇的多线程是使用类创建的，这一次使用函数创建多线程，还是同一个网站https://www.quanjing.com/category/1286521/1.html，代码如下：1 # 多线程，自动创建文件夹，每个页面单独存储一个文件夹
2
3 import requests
4 import threading
5 import re
6 import time
7 import
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2023-06-06 13:58:34
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#!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:import pandas as pdimport threading import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupf
原创
2022-07-05 17:11:36
204阅读
import requests from lxml import etree import re import csv from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def getOnePageData(url, writer): resp =
原创
2021-09-08 09:32:00
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# Python多线程爬取图片
在进行网络爬虫时，经常需要爬取大量的图片数据。考虑到爬取图片时网络请求比较耗时，我们可以利用多线程技术来提高爬取效率。本文将介绍如何使用Python多线程爬取图片，并提供相关代码示例。
## 多线程简介
线程（Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。相比于单线程程序，多线程程序能够同时进行多个任务，从而提高程序的执行效率。在Python中，我们可以
原创
2023-08-02 12:40:32
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# 使用 Python 多线程爬取数据的完整指南
在数据分析和挖掘的领域，爬取数据是一项常见的基础任务。通过使用 Python 的多线程特性，我们可以高效地从网站上抓取数据。本文将为您详细介绍如何使用 Python 的多线程来爬取数据，具体的流程和代码示例将帮助您更好地理解整个过程。
## 1. 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要明确整个爬虫的步骤。下面是一个简单的工作流程表。
| 步
原创
2024-08-26 04:01:50
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# Python多线程爬取视频实现流程
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要确保已经安装了Python解释器以及相关的第三方库。在这个例子中，我们将使用Python的requests库来发送HTTP请求，以及Python的threading库来实现多线程。
## 2. 确定目标网站
首先，你需要确定你要爬取视频的目标网站。在这个例子中，我们假设目标网站是一个视频分享网站，提供用户上传和分享
原创
2023-12-29 09:05:20
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# 使用 Python 多线程爬取图片的完整教程
在本教程中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行多线程爬取图片。在这个过程中，我们会首先明确整个流程，接着逐步介绍每个步骤需要的代码以及相关的解释。最后，我们将生成状态图和旅行图以帮助理解整个过程。
## 1. 爬取图片的流程
在开始之前，我们先用一个表格展示实现多线程爬取图片的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
#coding:utf-8imp
原创
2022-11-10 14:29:44
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