对之前我的那个豆瓣的短评的爬虫，进行了一下架构性的改动。尽可能实现了模块的分离。但是总是感觉不完美。暂时也没心情折腾了。同时也添加了多线程的实现。具体过程见下。改动独立出来的部分：MakeOpenerMakeResGetNumIOFileGetSoupmain将所有的代码都置于函数之中，显得干净了许多。(__) 嘻嘻……使用直接调用文件入口作为程序的起点if __name__ == "__main
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2023-10-11 15:03:13
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# 使用Python多线程爬取数据的指南
在现代网络技术演进的今天，数据爬取成为了一个被广泛应用的技术。无论是数据分析、市场调查还是其他需求，爬取数据的技巧都是非常重要的。而多线程技术则能够极大提高数据爬取的效率。本文将帮助你了解如何使用Python构建一个多线程爬虫。
## 一、整体流程
为了让小白更好地理解如何实现多线程爬虫，我们可以将整个过程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-05 04:58:08
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## 使用 Python 实现多线程爬虫的流程
在本文中，我们将学习如何使用 Python 的多线程来抓取网页数据。下面是整个过程的流程图，以及实现的步骤概述。
### 流程步骤概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定要爬取的网站和数据 |
| 2 | 安装必要的库 |
| 3 | 创建爬虫类 |
| 4 | 编写多线程逻辑 |
今天我们来介绍了一些爬虫的技术，实现基本的抓取需求。但是随着数据量变大时，我们之前的爬虫的效率或者说执行速度就会出现问题，之前我们都是一条数据爬取完成后才继续下一条数据的爬取，这种模式我们通常称它为单线程或者串行爬虫。那么该如何改善呢？通过本章的学习你将掌握以下内容： 多线程：了解多线程的基本概念 多进程：了解多进程的概念 性能对比：通过一个爬虫案例对比它们之
在爬虫过程中，如果只使用单线程进行爬取，效率会比较低下，因此多线程的爬虫处理方式更为常用。Python3提供了threading模块来支持多线程编程，以下是使用Python3多线程处理爬虫的一般步骤： 导入依赖模块import threading
import requests
from queue import Queue构建爬虫类class Spider:
def __init__(s
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2023-06-06 15:05:04
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为了直接显示线程的用处，这篇文章我就直接使用之前的一篇文章Python爬虫基础练习(八) 糗事百科爬取中的爬取解析方法，这篇文章主要是介绍了用Xpath爬取糗事百科的段子存入MongoDB数据库。大家可以先转到这篇看一下，今天要做的练习是将多线程运用到爬取糗事百科的这个小爬虫上。运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE:Sublime Text 、Python自带IDE其
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2023-09-04 08:00:54
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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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上一篇的多线程是使用类创建的，这一次使用函数创建多线程，还是同一个网站https://www.quanjing.com/category/1286521/1.html，代码如下：1 # 多线程，自动创建文件夹，每个页面单独存储一个文件夹
2
3 import requests
4 import threading
5 import re
6 import time
7 import
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2023-06-06 13:58:34
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对于爬取要下载数据，如果数据量比较大，单线程爬虫将会花费很长的时间，而且电脑的硬件和网络带宽也无法得到很好地利用。因此，本文将利用python的threading模块对爬虫进行简单的优化。相关理论就不多说了，具体看：Python3多线程，threading基于线程的并行。代码如下：#多线程
from lxml imp
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2023-05-23 16:49:09
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上一篇文章介绍了并发和多线程的概念，这次就来向大家上一个实战来讲解一下如何真正的运用上多线程这个概念。 文章目录一、网页分析二、代码实现 一、网页分析这次我们选择爬取的网站是水木社区的Python页面 网页：https://www.mysmth.net/nForum/#!board/Python?p=1根据惯例，我们第一步还是分析一下页面结构和翻页时的请求。 通过前三页的链接分析后得知
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2023-10-08 16:12:07
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import requests from lxml import etree import re import csv from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor def getOnePageData(url, writer): resp =
原创
2021-09-08 09:32:00
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#coding:utf-8imp
原创
2022-11-10 14:29:44
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文章目录前言一、多进程库（multiprocessing）二、多线程爬虫三、案例实操四、案例解析1、获取网页内容2、获取每一章链接3、获取每一章的正文并返回章节名和正文4、将每一章保存到本地5、多线程爬取文章前言简单的爬虫只有一个进程、一个线程，因此称为单线程爬虫。单线程爬虫每次只访问一个页面，不能充分利用计算机的网络带宽。一个页面最多也就几百KB
原创
2022-08-15 11:29:28
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在本节实践中，我们将借助Python多线程编程并采用生产者消费者模式来编写爬取Bing每日壁纸的爬虫。在正式编程前，我们还是一样地先来分析一下我们的需求及大体实现的过程。总体设计预览首先，我们先来看一下第三方提供的Bing壁纸网站http://bing.plmeizi.com/。在这一个网站中保存了以往的Bing每日壁纸，往下滑动也可以看到其目前一共有88页（即2016年9月至今）。接着我们像之前
作者|LAKSHAY ARORA编译|Flin总览Web抓取是一种从网站提取数据的高效方法（取决于网站的规定）了解如何使用流行的BeautifulSoup库在Python中执行网页抓取我们将介绍可以抓取的不同类型的数据，例如文本和图像介绍我们拥有的数据太少，无法建立机器学习模型。我们需要更多数据！如果这句话听起来很熟悉，那么你并不孤单！希望获得更多数据来训练我们的机器学习模型是一个一直困扰人们的问
# Python多线程爬取图片
在进行网络爬虫时，经常需要爬取大量的图片数据。考虑到爬取图片时网络请求比较耗时，我们可以利用多线程技术来提高爬取效率。本文将介绍如何使用Python多线程爬取图片，并提供相关代码示例。
## 多线程简介
线程（Thread）是操作系统能够进行运算调度的最小单位。相比于单线程程序，多线程程序能够同时进行多个任务，从而提高程序的执行效率。在Python中，我们可以
原创
2023-08-02 12:40:32
168阅读
# 使用 Python 多线程爬取数据的完整指南
在数据分析和挖掘的领域，爬取数据是一项常见的基础任务。通过使用 Python 的多线程特性，我们可以高效地从网站上抓取数据。本文将为您详细介绍如何使用 Python 的多线程来爬取数据，具体的流程和代码示例将帮助您更好地理解整个过程。
## 1. 整体流程
在开始编写代码之前，我们需要明确整个爬虫的步骤。下面是一个简单的工作流程表。
| 步
原创
2024-08-26 04:01:50
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# 使用 Python 多线程爬取图片的完整教程
在本教程中，我们将深入探讨如何使用 Python 进行多线程爬取图片。在这个过程中，我们会首先明确整个流程，接着逐步介绍每个步骤需要的代码以及相关的解释。最后，我们将生成状态图和旅行图以帮助理解整个过程。
## 1. 爬取图片的流程
在开始之前，我们先用一个表格展示实现多线程爬取图片的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
# Python多线程爬取视频实现流程
## 1. 环境准备
在开始之前，你需要确保已经安装了Python解释器以及相关的第三方库。在这个例子中，我们将使用Python的requests库来发送HTTP请求，以及Python的threading库来实现多线程。
## 2. 确定目标网站
首先，你需要确定你要爬取视频的目标网站。在这个例子中，我们假设目标网站是一个视频分享网站，提供用户上传和分享
原创
2023-12-29 09:05:20
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构建思路好了！先来理一下思路：每个进程需要知道哪些URL爬取过了、哪些URL需要爬取！我们来给每个URL设置两种状态：outstanding:等待爬取的URLcomplete:爬取完成的URL那么失败的URL的怎么办呢？我们在增加一种状态：processing:正在进行的URL 嗯！当一个所有初始的URL状态都为outstanding；当开始爬取的时候状态改为：process
