1. Python多线程爬虫在批量去爬取数据的时候，往往效率会很低，这个时候我们可以用到多线程的技术。 python是支持多线程的, 主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。单线程爬虫效率相对来说会低很多，例如：import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
start_time = time.time()
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2023-05-30 19:49:24
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很久没写爬虫了，一个经典的Python爬虫例子，Python多线程爬虫例子案例，目标网站结构比较简单，适合练手使用，采用了经典的生产者和消费者模式，同时结合python类和装饰器的使用，应该能够让你获益不少。 几个关键点：1.python多线程 生产者与消费者模式官方文档：17.1. threading — 基于线程的并行https://docs.python.org/zh-cn/3.
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2023-12-30 18:12:10
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最近在爬一个网站的评论，评论页数有点多，加上要存入文件，所以爬取的时间页很长，这个时候我想很有必要来学习一下多线程了。运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE: Sublime Text其他：Chrome浏览器首先我们还是先来了解一下多线程的相关知识。线程指的是应用程序工作的最小单元。我们小时候肯定都学过时间分配问题。比如说招待客人时，我们要烧水，洗杯子，泡茶，切水果，我
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2023-06-26 13:35:41
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在开始说正事之前我先给大家介绍一下这份代码的背景，以免大家有一种雾里看花的感觉。在本系列的前几篇博客中有一篇是用多线程进行百度图片的抓取，但是当时使用的多线程是非常粗略的，只是开了几个线程让抓取的速度提升了一些（其实提升了很多），初步的使用了一下线程，这篇博客将线程的使用进行了一些深入。项目背景博主这次的需求是抓取一些淘宝的数据，在此之前我们需要掌握基本的并行爬虫的相关知识。在这里我要先吐槽一下《
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2023-10-22 06:57:10
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# Python3 爬虫多线程请求接口
在现代互联网中，数据量庞大且变化迅速，如何高效地抓取和处理这些数据成为了一个热门话题。Python 作为一门优秀的编程语言，凭借其强大的库和简洁方便的语法，成为了网络爬虫开发的首选语言。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用 Python 3 实现多线程爬虫来请求多个接口，以提高数据抓取的效率。
## 什么是多线程爬虫？
多线程爬虫是指通过线程并行地请求
写在前面为什么选用多进程而不选用多线程，这是考虑到了诸多的实际情况最终做出的选择。在python环境下，多进程稍稍比多线程好实现好理解一点。因为爬虫大多数都是运行在linux内核的服务器上面，而在linux操作系统下，多进程要比多线程更加合适，因为调度开销和多线程差不多，但是进程性能更好。如果在windows系统下跑爬虫的话，建议使用框架或者使用多线程。爬虫毕竟不是服务器交互，没有人会开1k的线程
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2023-09-14 10:33:32
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[toc] 1.什么是"多线程"? 多线程是为了同步完成多项任务，通过提高资源使用效率来提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候实现的。举个最简单的例子说明：多线程就像火车的每一个车厢，而进程则是火车。 ==并发：==指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多
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2020-04-04 14:51:00
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python中的线程是假线程，不同线程之间的切换是需要耗费资源的，因为需要存储线程的上下文，不断的切换就会耗费资源。。python多线程适合io操作密集型的任务（如socket server 网络并发这一类的）；python多线程不适合cpu密集操作型的任务，主要使用cpu来计算，如大量的数学计算。那么如果有cpu密集型的任务怎么办，可以通过多进程来操作（不是多线程）。假如CPU有8核，每核CPU
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2023-05-28 16:42:07
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小爬最近受同事所托，帮忙写个爬虫来获取某个网站的公开数据，该网站没有文件导出功能，后台返回的也不是完美的json格式数据，每页且只能显示不超过22行数据，合计有2200多页，约50000条数据，这就让手工取数变得遥不可及。 小爬原本想用python+selenium思路来低效爬取，实际体验了之后，发现其速度着实不够理想，且还存在稳定性问题，容易在控制翻页的过程中遭遇异常中断。经过一番思忖，小
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2023-07-05 15:54:30
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实现多线程爬虫为什么要爬虫使用多线程?为了提高抓取数据效率有些网站对访问速度有限制, 这样网站可以可以开启多个线程, 每一个线程使用一个代理,去提取页面的一部分内容1.多线程的方法使用在python3中，主线程主进程结束，子线程，子进程不会结束 为了能够让主线程回收子线程，可以把子线程设置为守护线程,即该线程不重要，主线程结束，子线程结束t1 = threading.Thread(targe=fu
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2023-08-06 11:36:07
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import datetimeimport ioimport sysimport osimport requestsfrom queue import Queuefrom pymongo import MongoClientimport jsonimport jsonpathimport threading#采集线程class ThreadCrawl(threadi...
原创
2021-08-28 09:57:00
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1、进程的缺陷 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。 因此，我们就要引入新的机制--线程。 2、线程 随着计算机技术的发展，进程出现了很多弊端，一是由于进程是资源拥有者，创建、撤消与切换存在较大的时空开销，因此需要引入轻型进程；二
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2023-06-16 17:15:20
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python3有threading和_thread两种线程写法，推荐使用threading。开多线程就是为了使用多线程的异步能力来同时执行多个线程。1. threading方法：以下代码可以执行异步或者同步线程。1 import threading
2 import time
3
4
5 class my_thread(threading.Thread):
6 def _
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2023-06-12 15:24:02
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多任务 同一时间多个任务执行 多个进程
操作系统可以同事运行多个任务 多核的cpu已经非常的普及
单核的cpu也可以执行多个任务
#!/usr/bin/python
# Write Python 3 code in this online editor and run it.
print("Hello, Wo rld!");
#线程的基本使用
#使用threading模块创
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2024-01-16 05:10:54
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#!/usr/bin/python3 import _thread import time # 为线程定义一个函数 def print_time( threadName, delay): count = 0 while count < 5: time.sleep(delay) count += 1
原创
2021-07-09 14:01:41
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Python3 中线程常用的两个模块为： _thread threeading thread 模块已经废弃，在 Python3 中使用 threading 模块代替。（因为兼容性，Python3 将 thread 重命名为 _thread ） 使用线程的两种方式： 函数 用类包装线程对象 函数 调用 ...
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2021-08-17 21:20:00
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多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点： 使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。 用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度 程序的运行速度可能加快 在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数
原创
2018-02-20 12:38:00
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[toc] 1.开篇知识补充 查看线程数 threading.enumerate()函数可以查看当前线程数量。 查看当前线程的名字 使用threading.current_thread()可以查看当前线程的信息。 2.继承自threading.Thread类 为了让线程更好的封装，，可以使用thre
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2020-04-04 15:05:00
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图片来源：elenabsl/Shutterstock上一篇文章《基于Python3单进程+多线程+多协程的生产者-消费者模型示例代码》介绍了如何使用Python在单进程的情况下利用协程并发地处理数据，由于Python的GIL，所有代码只利用到了一个CPU核心，无法发挥多核心优势，所以我又做了一个多进程+多协程的模板，这里的代码不涉及具体业务。 代码地址：https://github.com/Mac
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2023-07-06 19:14:13
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涉及知识点：xpath解析requests请求参数auth，stream消息队列Queue多线程contextlib.closing（上下文管理器）url解码：from urllib.parse import unquoteimport requests, time
from lxml import etree
from multiprocessing import Queue, Process
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2023-10-07 22:59:10
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