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
## Python多线程的性能问题
在使用Python进行多线程编程时，我们可能会遇到一个普遍的问题：**多线程执行速度相比单线程反而更慢**。这一问题通常被归因于Python的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）。本文将介绍GIL的概念以及其对多线程性能的影响，并提供一些解决方案。
### GIL概述
GIL是Python解释器中的一个机制，它确保同一进程
原创
2023-08-11 15:48:15
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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)
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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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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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
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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一、背景其实爬虫的本质就是client发请求批量获取server的响应数据，如果我们有多个url待爬取，只用一个线程且采用串行的方式执行，那只能等待爬取一个结束后才能继续下一个，效率会非常低。需要强调的是：对于单线程下串行N个任务，并不完全等同于低效，如果这N个任务都是纯计算的任务，那么该线程对cpu的利用率仍然会很高，之所以单线程下串行多个爬虫任务低效，是因为爬虫任务是明显的IO密集型(阻塞)程
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2023-08-06 20:49:35
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目录背景一、异步爬虫方式多线程案例1线程池背景当对多个url发送请求时，只有请求完第一个url才会接着请求第二个url（requests是一个阻塞的操作），存在等待的时间，这样效率是很低的。那我们能不能在发送请求等待的时候，为其单独开启进程或者线程，继续请求下一个url，执行并行请求一、异步爬虫方式- 多线程，多进程（不建议） 好处：可以为相关阻
多线程爬虫 有些时候，比如下载图片，因为下载图片是一个耗时的操作。如果采用之前那种同步的方式下载。那效率肯会特别慢。这
原创
2022-07-20 22:31:32
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# Python多线程爬虫实现指南
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现一个多线程爬虫。我们将使用多线程来提高爬取网页的效率，并且我会逐步带你完成每一步，以确保你能够理解并复制这个过程。
## 流程概览
下面是一个整个流程的概览，我们将按照这个顺序逐步实现多线程爬虫。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和模块 |
|
原创
2023-07-29 15:47:06
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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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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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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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很久没写爬虫了，一个经典的Python爬虫例子，Python多线程爬虫例子案例，目标网站结构比较简单，适合练手使用，采用了经典的生产者和消费者模式，同时结合python类和装饰器的使用，应该能够让你获益不少。 几个关键点：1.python多线程 生产者与消费者模式官方文档：17.1. threading — 基于线程的并行https://docs.python.org/zh-cn/3.
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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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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1.4 进程和线程在爬虫开发中，进程和线程的概念是非常重要的。提高爬虫的工作效率，打造分布式爬虫，都离不开进程和线程的身影。本节将从多进程、多线程、协程和分布式进程等四个方面，帮助大家回顾Python语言中进程和线程中的常用操作，以便在接下来的爬虫开发中灵活运用进程和线程。1.4.1 多进程Python实现多进程的方式主要有两种，一种方法是使用os模块中的fork方法，另一种方法是使用multip
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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