# 使用 Python 线程池进行网页爬虫的指南
在当今信息爆炸的时代，网页爬虫（Web Scraping）是一种从网上自动获取信息的技术。为了提高爬取的效率，我们可以使用 Python 的线程池来并行处理多个请求。本文将带你一步一步实现 Python 线程池爬取的功能。
## 整体流程
在开始之前，我们先来概述整个实现流程。以下是实现线程池爬虫的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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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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Python3爬虫与多线程 本文按如下内容组织：# 介绍这个爬虫的目的、模块，创造原始单线程爬虫# 对这个爬虫进行改造，创造多线程爬虫一、爬虫功能介绍文章标题取的是《Python爬虫与多线程》，而不是《Python多线程爬虫》，因为爬虫的目的是为了获取数据而非炫技。即使没有多线程，单线程的爬虫也可以完成任务，大不了电脑不关放一夜跑（做量化回测中常有的事）。下面就介绍这个爬虫的功能，
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2024-09-16 10:53:33
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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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python爬虫--->使用线程池来爬取数据简介具体操作简介在爬虫的过程中，难免会遇到阻塞的情况，这样子效率就会大大的降低，所以在爬虫时一般都需要使用到，线程池，来实现并发的爬虫，来提高效率具体操作import requestsfrom multiprocessing.dummy import Poolfrom lxml import etree#进行UA伪装headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;
原创
2021-08-03 10:13:54
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python爬虫--->使用线程池来爬取数据简介具体操作简介在爬虫的过程中，难免会遇到阻塞的情况，这样子效率就会大大的降低，所以在爬虫时一般都需要使用到，线程池，来实现并发的爬虫，来提高效率
原创
2021-08-03 10:14:02
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import timeimport requests#线程池、进程池from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,ProcessPoolExecutor#多线程：from threading import Thread#多进程：from mult
原创
2022-12-23 00:54:06
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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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多线程给我们的感觉 1.因为GIL的存在，一个进程的多线程同一时刻只能进去一个,感觉是假的并发 2.只适合I/O密集型的任务 3.针对计算密集型，就挂了（变成串行了）在python中想要充分利用多核cpu的优势，就可用多进程这个技术---multiprocessing multiprocessing是多进程的一个管理包。包含 Proces
文章目录使用进程池的原因进程池的基础使用同步执行任务异步执行任务进程值的返回 使用进程池的原因由于每一次开启进程，需要系统为其开辟属于这个进程的内存空间以及一系列寄存器、堆栈、文件的分配，关闭一个进程的时候也有一系列回收的操作。因此每一次使用多进程批量执行任务，是很消耗系统资源，并且降低效率的。因此就有了进程池的概念，系统会预先创建一定数量的进程，每当有任务来的时候，就会使用已经创建的进程来运行
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2023-11-25 12:07:54
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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 |
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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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
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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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主要内容:1.线程的一些其他方法2.线程 -- 事件3.,线程对列4.线程池5.GIL锁6.协程1.线程的一些其他方法#Thread实例对象方法
# isAlive(): 返回线程是否活动的
# getName():返回线程名
# setName():设置线程名
#threading 模块提供的一些方法:
#threading.currentThread() #返回当前线程变量
#thread
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2024-07-30 15:18:37
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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
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# 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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