一、为什么要使用线程池？对于任务数量不断增加的程序，每有一个任务就生成一个线程，最终会导致线程数量的失控，例如，整站爬虫，假设初始只有一个链接a，那么，这个时候只启动一个线程，运行之后，得到这个链接对应页面上的b，c，d，，，等等新的链接，作为新任务，这个时候，就要为这些新的链接生成新的线程，线程数量暴涨。在之后的运行中，线程数量还会不停的增加，完全无法控制。所以，对于任务数量不端增加的程序**，
转载
2023-06-12 14:42:11
117阅读
多线程生产者消费者模型爬虫 import queue import requests from bs4 import BeautifulSoup import threading import time import random def craw(url): r = requests.get(ur ...
转载
2021-09-11 12:23:00
254阅读
2评论
十六.线程池概念1.什么是线程池与进程池类似, 线程池是在系统启动时就先创建大量空闲的线程, 程序提交一个任务给线程池, 线程池便会调用一个线程来执行该任务, 当任务运行完毕后, 该线程并不会关闭, 而是返回到线程池中再次变为空闲状态等待下一个提交的任务,2.为什么使用线程池虽说线程的启动相比较于进程开销非常小, 但毕竟也是需要向操作系统发起调用, 我们使用线程在一些情况下能更好的提升性能, 尤其
转载
2023-08-08 10:00:32
174阅读
今天发现一个python使用起来比较简单的多线程库，分享一下。 总所周知，python的GIL限制了python无法使用真正的多线程，要想做IO异步任务，个人更推荐使用协程。 import requestsimport time# 线程池from multiprocessing.dummy impo ...
转载
2021-08-12 10:55:00
593阅读
2评论
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)
转载
2024-01-08 21:06:26
165阅读
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
转载
2023-07-17 20:19:28
262阅读
实现Python多线程线程池
在开始教导刚入行的小白如何实现Python多线程线程池之前，我们先来了解一下整个实现的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入所需的模块 |
| 步骤二 | 创建线程池 |
| 步骤三 | 定义任务函数 |
| 步骤四 | 创建多个线程并将任务分配给线程 |
| 步骤五 | 执行线程 |
| 步
原创
2024-02-01 12:51:21
89阅读
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
转载
2023-10-20 19:56:40
26阅读
前言Python的标准库提供了两个模块：_thread和threading，_thread是低级模块，threading是高级模块，对_thread进行了封装。绝大多数情况下，我们只需要使用threading这个高级模块。 启动一个线程就是把一个函数传入并创建Thread实例，然后调用start()开始执行。 虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能
转载
2024-07-19 22:45:12
25阅读
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
转载
2023-06-20 20:33:55
168阅读
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
转载
2024-03-07 14:30:23
39阅读
为什么要引入并发编程场景1：一个网络爬虫，按顺序爬取花了1小时，采用并发下载减少到20分钟
场景2：一个APP应用，优化前每次打开页面需要3秒，采用异步并发提升到打开每次200毫秒其实引入并发就是为了提升程序的运行速度。python中对并发编程的支持多线程：threading模块，利用CPU和IO可以同时执行的原理，让CPU不会干巴巴的等待IO完成多进程：multiprocessing模块，利用多
转载
2023-06-15 21:09:41
205阅读
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
转载
2023-10-07 14:36:41
6阅读
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()
转载
2023-05-30 19:49:24
179阅读
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
转载
2023-09-04 12:36:08
140阅读
一、前情提要相信来看这篇深造爬虫文章的同学，大部分已经对爬虫有不错的了解了，也在之前已经写过不少爬虫了，但我猜爬取的数据量都较小，因此没有过多的关注爬虫的爬取效率。这里我想问问当我们要爬取的数据量为几十万甚至上百万时，我们会不会需要要等几天才能将数据全都爬取完毕呢？唯一的办法就是让爬虫可以 7×24 小时不间断工作。因此我们能做的就是多叫几个爬虫一起来爬数据，这样便可大大提升爬虫的效率。但在介绍P
转载
2023-08-06 11:36:35
265阅读
java多线程中，需要防止代码块受并发访问产生的干扰。比如下图的并发访问，如果不使用锁机制，就会产生问题可以看到这里之前线程2之前的5900被后来线程1写入的5500直接覆盖了，导致add 900 这个操作消失了。public class Bank {
private final double[] accouts;
public Bank(int n,double i
转载
2023-06-15 21:17:21
256阅读
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
转载
2023-08-04 16:26:55
97阅读
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
转载
2023-08-05 11:04:34
87阅读
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
转载
2023-08-02 10:29:38
76阅读
