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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# 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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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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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 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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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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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
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2024-07-19 22:45:12
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```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor def task(url): print(url) r1 = requests.get( url=url, ...
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2019-02-04 10:14:00
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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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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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常规的爬虫缺点：
耗时长、效率低、易崩溃并发爬虫原理将整个爬虫程序分为cpu操作和IO操作两部分。cpu首先开始执行task，在遇到IO操作时，cpu会切换到另一个task开始执行，IO操作结束后，再通知cpu进行处理。由于IO操作读取内存、磁盘网络等不需要cpu的参与、两者可以同时进行，cpu可以释放出来执行其他的task实现加速。采用多线程并发操作执行程序可以大大降低运行时间，提高效率优点：
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2023-08-26 23:31:58
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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
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2023-08-06 11:36:35
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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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异步爬虫的方式高性能异步爬虫：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，阻塞操作就可以进行异步执行。
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或者销毁的一个频率，从而很好的降低系统的开销。
弊端：池中线程或者进程的数量是有上限。
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2023-09-26 18:16:29
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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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