# 使用Python实现多线程和异步爬虫的完全指南
在当今的信息时代，爬虫技术是获取数据的一种重要方式。然而，使用单线程方式进行爬虫时，我们可能会面临请求速度慢和效率低的问题。因此，结合多线程和异步编程，可以显著提升爬虫的效率。本文将详细介绍如何使用Python实现多线程加异步爬虫。
## 1. 整体流程
在实现一个多线程异步爬虫之前，我们需要明确每个步骤的作用。以下是整个流程的简要说明：
最近在学习python多线程，写一下随笔就当复习了。另外强烈推荐大家看一下《Python核心编程》这本书，这本书里面可以帮你学习python进阶。一。基本概念：1.线程：线程又称为轻量级进程，线程之间可以进行信息共享，线程可以看成是主进程或‘主线程’的迷你进程。2.进程：进程又称为重量级进程，进程之间是独立的，进程间共享信息要通过 ‘进程间通信（IPC）’ 来进行。3.同步
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2023-10-06 11:14:30
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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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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
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2024-03-07 14:30:23
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不是并行，不是真正意义上的并发，可以单核实现并发。进程是资源单位(相当于车间)，线程是运行单位(相当于生产线)io多的项目，多线程更优于多进程1 threading开启线程—函数from threading import Thread
import time
def t_func(name, n):
time.sleep(n)
print("name:", name)
if
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2023-06-27 09:25:10
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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
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2023-10-07 14:36:41
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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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# Python多线程异步爬虫
## 引言
随着互联网的发展，爬虫已经成为了获取网页信息的重要工具。然而，传统的爬虫在处理大量网页时效率较低，而且很容易被服务器封禁。为了提高爬虫的效率和稳定性，我们可以使用多线程和异步编程的技术。
本文将介绍如何使用Python的多线程和异步编程来实现一个高效的爬虫。我们将使用Python的`threading`库来实现多线程，并使用`asyncio`库来实
原创
2023-09-03 14:39:07
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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
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2023-10-11 09:24:33
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1、使用目的在爬虫中使用异步实现高性能的数据爬取操作。2、实现方式（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：好处：可以降低系统对进程或者线程创建和销毁的频率，从而可以很好的降低系统的开销。弊端：池中线程或进程的数据有上线。应用案例： python爬虫——基于
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2024-03-01 10:45:05
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一 背景默认情况下，用get请求时，会出现阻塞，需要很多时间来等待，对于有很多请求url时，速度就很慢。因为需要一个url请求的完成，才能让下一个url继续访问。一种很自然的想法就是用异步机制来提高爬虫速度。通过构建线程池或者进程池完成异步爬虫，即使用多线程或者多进程来处理多个请求（在别的进程或者线程阻塞时）。import time
#串形
def getPage(url):
prin
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2023-09-22 12:39:27
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多线程，多进程（不建议使用）优点：可以为相关阻塞的操作单独开启线程或者进程，阻塞操作可以异步执行弊端：无法无限制开启多线程或多进程。原则：线程池处理的是阻塞且耗时的操作单线爬虫示例import timedef get_page(str): print("正在下载：",str) time.sleep(2) print('下载成功：',str)name_list =
原创
2022-02-11 16:03:03
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如果自己的电脑配置高操作系统可以多任务运行的，应该首先要考虑单核CPU是怎么执行多任务的，操作系统会让各个任务交替执行。例如：任务1执行0.02秒，切换到任务2，任务2执行0.02秒，再切换到任务3，执行0.01秒……这样反复执行下去。表面上看，每个任务都是交替执行的，但是，由于CPU的执行速度非常快
原创
2022-11-23 13:32:25
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异步爬虫是爬虫中的最重要的环节：一是多线程，二是协程。一、基于线程池的异步爬虫：准备工作：为了营造更好的实验效果需要自己搭建一个服务器，django搭可以，flask也要的，按理用flask好一点，几行代码就能跑个服务器，但我django有现成的项目，搭服务器的目的就是排除外界因素，因为爬公网上的网站可能受外界因素以及反爬策略的影响，因为为了达到异步效果，我们要发大量的请求。先使用同步爬虫，不使用
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2023-12-27 10:18:39
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我实现的这个http下载工具功能很简单，就是一个多线程以及一个断点恢复，当然下载是必不可少的。那么大概先整理一下要做的事情：1、 连接资源服务器，获取资源信息，创建文件2、 切分资源，多线程下载3、 断点恢复功能4、 下载速率统计大概就这几点吧，那么首先要做的就是连接资源并获取资源信息，我这里使用了JavaSE自带的URLConnection进行
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2023-07-18 17:26:50
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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 ...
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2021-08-12 10:55:00
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异步爬虫目的：在爬虫中使用异步实现实现方式：
多进程，多线程（不建议）
好处：可以为相关阻塞单独开启线程或者进程，阻塞操作就可以异步执行弊端：无法无限制开启多线程或者多进程进程池：（适当使用）
好处：可以减低系统对进程创建和销毁的一个频率，从而很好的减低系统的开销弊端：进程池线程或进程的数量是有限的实例：import time
from multiprocessing.d
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2023-08-18 22:42:36
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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)
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2024-01-08 21:06:26
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本文翻译自：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizationspytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html#general-optimizations性能调优指南是一组优化和最佳实践，可以加速 PyTorch 中深
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2023-12-04 20:58:41
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2023-09-17 21:58:25
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