并发爬虫二、多线程实现【1】threading模块Python提供两个模块进行多线程的操作，分别是thread和threading，前者是比较低级的模块，用于更底层的操作，一般应用级别的开发不常用。import time
def foo():
print("foo start...")
time.sleep(5)
print("foo end...")
def ba
最近想把之前写的一些代码和经验写成博客记录下来，写了两篇之后我发现写博客蛮有意思的，既是对知识的一个总结，又可以提高我自己的写作能力，更重要的是自己敞开心扉与自己的一次自我审视与交流。爬虫网站和爬取目标爬虫网站：全景网 https://www.quanjing.com/ 爬取目标：根据搜索关键词爬取图片分析过程没有分析过程的爬虫都是耍流氓。 首先进入全景网首页，F12打开谷歌开发者工具，选中net
本人最近在研究安全测试的过程中，偶然发现某站一个漏洞，在获取资源的时候竟然不需要校验，原来设定的用户每天获取
原创
2021-12-13 10:33:06
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本人最近在研究安全测试的过程中，偶然发现某站一个漏洞，在获取资源的时候竟然不需要校验，原来设定的用户每天获取资源的次数限制就没了。赶紧想到用爬虫多爬一些数据，但是奈何数据量太大了，所以想到用多线程来爬虫。经过尝试终于完成了，脚本写得比较粗糙，因为没真想爬完。预计10万数据量，10个线程，每个线程爬1万，每次爬100个数据（竟然是 get 接口，有 url 长度限制）。分享代码，供大家参考。pack
原创
2022-01-15 14:53:04
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Python爬虫之多线程爬虫在使用 Python 的过程中，我们可能遇到这样一个场景，需要下载某一个网站上的多个资源；例如：我们想下载豆瓣电影 Top 250 所有的宣传图片具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
1、每页25个电影，总共10页
2、获取每一页中的宣传图片URL
3、下载图片
"""
import requests
impor
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2023-07-17 20:19:28
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第五章 爬虫进阶经过了前面四章的学习，相信小伙伴对爬取基本的网站的时候都可以信手拈来了。那么接下来介绍比较高级一点的东西来帮助我们更顺利更快速的进行爬虫。首先来看看我们这一章要学哪些进阶技术：多线程爬虫、ajax数据爬取、图形验证码识别。5.1 多线程连接线程之前先来看看进程的概念。进程通俗的讲就是指正在运行的程序，每个进程之间拥有独立的功能。而每一个进程都有至少一个执行单元来完成任务，这个(些)
爬虫进阶爬虫案例曾经抓取过的电商网站抓取的方式京东数据抓取钻石小鸟 爬虫案例作为一名java程序员，由于一个项目的缘故，2017年开始接触爬虫开发，先后抓取了京东、苏宁等电商网站，以及各大政府网站，现将自己开发的爬虫应用进行一下分享。曾经抓取过的电商网站电商：京东、苏宁、国美、卡地亚官网、汽车之家、钻石小鸟、天猫； 行业网站：中国黄金网、上海黄金交易所网站 政府网站抓取的方式自研的爬虫应用支持一
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2023-08-30 23:14:03
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如何提升爬虫的性能如果你使用过爬虫框架scrapy，那么你多多少少会惊异于她的并发和高效。在scrapy中，你可以通过在settings中设置线程数来轻松定制一个多线程爬虫。这得益于scrappy的底层twisted异步框架。异步在爬虫开发中经常突显奇效，因为他可以是单个链接爬虫不堵塞。不阻塞可以理解为：在A线程等待response的时候，B线程可以发起requests,或者C线程可以进行数据处理
在采集数据的时候，经常会碰到有反采集策略规则的WAF，使得本来很简单事情变得复杂起来。黑名单、限制访问频率、检测HTTP头等这些都是常见的策略，不按常理出牌的也有检测到爬虫行为，就往里注入假数据返回，以假乱真，但为了良好的用户体验，一般都不会这么做。在遇有反采集、IP地址不够的时候，通常我们想到的是使用大量代理解决这个问题，因代理具有时效、不稳定、访问受限等不确定因素，使得有时候使用起来总会碰到一
因为项目需要，做了一个网络爬虫的小DEMO。为实现高性能的网络爬虫，首先考虑采用APACE的HttpClient进行页面的采集和解析，HttpClient可以很方便的通过URL获得远程内容，例如一个小程序： CloseableHttpClienthttp client = HttpClients.createDefault();
HttpGet httpget = new Htt
我们运用爬虫进行数据爬取的过程中，如果遇到海量的数据导致爬取时间过长无疑狠影响效率。这时，聪明的爬虫工程师就想到了一种爬取提高效率，缩短时间的方法——多线程爬虫。 我们列举一个案例——爬取腾讯招聘技术类前十页的数据。先po代码！import requests
from urllib import parse
from bs4 import BeautifulSoup
import threadin
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2023-06-20 20:33:55
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1. Python多线程爬虫在批量去爬取数据的时候，往往效率会很低，这个时候我们可以用到多线程的技术。 python是支持多线程的, 主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。单线程爬虫效率相对来说会低很多，例如：import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
start_time = time.time()
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2023-05-30 19:49:24
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高性能异步爬虫目的：在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作。异步爬虫的方式：1.多线程，多进程（不建议）： 好处：可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程，阻塞操作就可以异步执行。 弊端：无法无限制的开启多线程或者多进程。 2.线程池、进程池（适当的使用）： 好处：我们可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。 弊端：池中线程或进程的数量是有上限。3.单线程+异步
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2023-09-04 12:36:08
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前面两章给大家讲了爬虫基础和保存数据，这章来了解一下多线程。什么是多线程？多线程类似于同时执行多个不同程序，比如 吃饭是一个程序，看电视是一个程序，聊天也是一个程序，小王可以 在吃饭的时候看电视，同时还可以聊天。这个就是多线程，同时做很多事。程序的运行取决于cpu的执行，我们采用多线程的目， 是为了提高cpu的利用率，加快程序的运行速度。在Python3 线程中常用的两个模块为： _threadt
这几天帮同学爬取拉勾网的招聘信息，真好学习一下多线程爬虫，之前做过几次爬虫都是单线程的。看到网上说python由于GIL的存在，多线程的效果不好。但是当处理IO比较密集的任务时，网络请求时间较长时，多线程可以充分利用cpu资源。1、先了解一下线程和进程的区别，这方面资料很多。创建 一个url队列和out队列，url队列用来存放需要爬取的网站链接，out队列用来存放每个url爬取到的数据。queue
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2023-07-13 20:17:04
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一、为什么使用多线程爬虫？首先，单线程的执行程序是顺序执行的，下一个任务必须等待前一个执行完成才接着执行，如果前面发生阻塞，后面的操作不会继续执行。要解决这个问题可以使用多线程，爬虫属于i/o操作，大批量的请求——响应过程中，阻塞消耗的时间会无限放大，如果爬取的数据很少，需求量不大，可能无关紧要，但是一般爬虫爬取的数量都是比较大的，所以必须考虑这个阻塞的问题。使用多线程可以有效解决这个问题，它可以
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2023-05-31 09:31:15
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前言由于项目需要建立一个尽可能全面的药品图片库，所以今天就在各种爬取药品图片。由于目前CPU占用几乎100%， 也没法干别的事情，就趁着这段时间写篇小文章把Python爬虫这块一次性总结下。这篇文章建议收藏，相信我，以后你写爬虫一定会有帮助。 不浪费任何算力 python里面共有进程、线程、协程三个层次概念，那么我们爬虫的时候无非就是选择：单线程爬取， 单线程+协程爬取
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2023-08-05 11:04:34
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Python爬虫 上篇，我们已经创建了一个基本的爬虫，用来抓取动态网页的信息。经过测试，爬虫的速度太慢，我们需要改进。这篇我会介绍如何实现一个多线程的python爬虫来提高抓取网页的效率。 基础介绍 很多人都说因为python的GIL (GIL规定每个时刻只能有一个线程访问python虚拟机)限制，不应该用多线程，而应该用多进程。首先，这个观点是大错特错的！如果是一个IO密集型的任务，多线程肯定
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2023-08-02 10:29:38
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目录二十一、Python爬虫的多线程爬虫21.1 多线程使用流程21.2 Queue队列模型21.3 多线程爬虫案例1) 案例分析2) 完整程序 二十一、Python爬虫的多线程爬虫网络爬虫程序是一种 IO 密集型程序，程序中涉及了很多网络 和 本地磁盘的 IO 操作，这会消耗大量的时间，从而降低程序的执行效率，而 Python 提供的多线程能够在一定程度上提升 IO 密集型程序的执行效率。21
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2023-08-04 16:26:55
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import requests
import csv
from threading import Lock
head=['id', 'prodName', 'prodCatid', 'prodCat', 'prodPcatid',
'prodPcat', 'lowPrice', 'highPrice', 'avgPrice', 'place',
'spe
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2023-06-06 15:12:15
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