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
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2023-10-20 19:56:40
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# Python 线程池爬虫实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python实现线程池爬虫感到困惑。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你理解并实现这一功能。
## 一、线程池爬虫概述
线程池爬虫是一种利用多线程技术提高爬虫效率的方法。通过创建一个线程池，我们可以同时执行多个爬虫任务，从而加快数据抓取的速度。
## 二、实现步骤
以下是实现Python线程池爬虫的主要步骤：
原创
2024-07-17 05:00:40
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# Java使用线程池实现爬虫的完整教程
在如今这个信息爆炸的时代，网络爬虫已经成为了获取和分析网络信息的重要工具。本篇文章将教你如何使用Java和线程池来实现一个简单的爬虫实例。整个流程将由以下几个步骤组成：
| 步骤 | 描述 |
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爬虫本质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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2023-09-27 13:08:01
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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
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2023-06-15 21:09:41
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在Python网络爬虫程序中使用线程池一、为什么需要使用线程池二、线程池的使用2.1 线程池的类与方法2.2 使用线程池的一般步骤三、在爬虫程序中使用线程池的实例 一、为什么需要使用线程池首先，在python网络爬虫程序中使用多线程技术可以大大加快程序的执行时间。假设一个最简单的多线程场景，就是我们想从一个页面上，爬取该页面上所有的图片。当然了，这前期有一些工作要做，比如将所有的图片url都解析
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2023-08-26 08:50:06
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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**，
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2023-06-12 14:42:11
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文章目录1、概述2、实例 1、概述高性能异步爬虫目的：在爬虫中使用1异步实现高性能的数据爬取操作。异步爬虫的方式：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的
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2023-12-07 14:23:08
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线程池（Thread Pool）是一种并发编程中常用的技术，用于管理和重用线程。它由线程池管理器、工作队列和线程池线程组成。线程池的基本概念是，在应用程序启动时创建一定数量的线程，并将它们保存在线程池中。当需要执行任务时，从线程池中获取一个空闲的线程，将任务分配给该线程执行。当任务执行完毕后，线程将返回到线程池，可以被其他任务复用。
使用线程池最大的原因就是可以根据系统的需求和硬件环境灵活的控制线
原创
2024-03-21 21:33:28
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一、缘由 有的时候为了提高爬虫的效率，那么就需要使用各种方法来提高爬虫的效率，无疑多线程是一个非常好的选择。不过在使用的时候，一定要控制好爬取的速率，短时间的访问量不要太大。第一，避免给别人家的服务器造成比较大的影响。第二，方式你的IP或者你的账号被封禁。即使出现第二种情况的时候，我们可以使用由代理 ...
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2021-08-06 00:15:00
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一、需求 爬取某电商网站的数据，先不考虑代理、分布式，先说效率问题（当然你要是请求的太快就会被封掉，亲测，400个请求过去，服务器直接拒绝连接，心碎），步入正题。一般情况下小白的我们第一个想到的是for循环，这个可是单线程啊。那我们考虑for循环直接开他个5个线程，问题来了，如果有一个url请求还没有回来，后面的就干等，这么用多线程等于没用，到
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2024-01-25 21:33:09
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为什么要使用多线程爬虫前言需求说明单线程爬虫实现多线程爬虫实现总结 前言在爬虫中，经常需要请求其他服务器的数据（网络I/O），普通的单线程爬虫脚本在请求数据的时候需要等待服务器响应，得到服务器响应了才能运行程序的下一步，而在此期间，CPU在“摸鱼”。 本着物尽其用的原则，我们可以使用多线程进行爬虫，减少CPU资源的浪费。在使用多线程爬虫的时候，主线程可以创建子线程，并把I/O工作丢给子线程，CP
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2023-12-09 15:41:50
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一、需求 最近准备爬取某电商网站的数据，先不考虑代理、分布式，先说效率问题（当然你要是请求的太快就会被封掉，亲测，400个请求过去，服务器直接拒绝连接，心碎），步入正题。一般情况下小白的我们第一个想到的是for循环，这个可是单线程啊。那我们考虑for循环直接开他个5个线程，问题来了，如果有一个url
原创
2021-05-14 20:14:44
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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 ...
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2021-09-11 12:23:00
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ForkJoinPool 线程池 文章目录ForkJoinPool 线程池ForkJoinPool是什么ForkJoinTask不带返回值的计算带返回值的计算与ThreadPoolExecutor原生线程池的区别工作窃取的实现原理 ForkJoinPool是AbstractExecutorService的子类，是ThreadPoolExecutor的兄弟。今天就来简要说下ForkJoinPool这
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2023-07-19 09:50:37
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线程池原理解析 1、线程池包含的内容 ThreadPoolExecutor】： worker：工作类，一个worker代表启动了一个线程，它启动后会循环执行workQueue里面的所有任务 workQueue：任务队列，用于存放待执行的任务 keepAliveTime：线程活动保存的时间，线程池的工作空闲后，保持线程存活的时间线程池原理：预先启动一些线程线程无限循环从任务队列中获取一
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2018-05-30 15:01:00
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还记得我们在初始介绍线程池的时候提到了Executor框架的体系，到现在为止我们只有一个没有介绍，与ThreadPoolExecutor一样继承与AbstractExecutorService的ForkJoinPool.Fork/Join框架是Java7提供了的一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。我们通过表面的意思去理解Fo
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2023-07-27 22:14:27
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Java中的线程池是运用场景最多的并发框架，几乎所有需要异步或并发执行任务的程序都可以使用线程池。在开发过程中，合理地使用线程池能够带来3个好处。降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一
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2023-08-31 12:14:37
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Java线程池应用场景：java中经常需要用到多线程来处理一些业务，我们非常不建议单纯使用继承Thread或者实现Runnable接口的方式来创建线程，那样势必有创建及销毁线程耗费资源、线程上下文切换问题。同时创建过多的线程也可能引发资源耗尽的风险，这个时候引入线程池比较合理，方便线程任务的管理。java中涉及到线程池的相关类均在jdk1.5开始的java.util.concurrent包中，涉及
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2022-06-19 18:12:00
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前面的文章详细的介绍线程相关的内容，但在平时的开发工作中，我们很少去直接创建一个线程使用，一般都是通过线程池的方式来进行调用。这边文章就来介绍一下Java中的线程池是怎么工作的，以及各种线程池之间有什么区别一、线程与线程池我们可以通过执行一段相同的代码，来看一下线程和线程池之间的区别创建多个线程：Long start = System.currentTimeMillis();
final Rand
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2023-08-11 19:56:04
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