Python3多线程处理爬虫的实战

多线程

到底什么是多线程？说起多线程我们首先从单线程来说。例如，我在这里看书，等这件事情干完，我就再去听音乐。对于这两件事情来说都是属于单线程，是一个完成了再接着完成下一个。但是我一般看书一边听歌，同时进行，这个就属于多线程了。

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__(self):
      self.urls = Queue()  # 待爬取的链接队列
      self.results = []  # 存储爬取结果的列表
      self.lock = threading.Lock()  # 线程锁
      self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

  # 获取链接列表
  def get_urls(self):
      # 这里可以从文件、数据库、网页等方式获取待爬取的链接
      # 这里以一个示例链接列表作为例子
      urls = ['<https://www.example.com/page1>', '<https://www.example.com/page2>', '<https://www.example.com/page3>']
      for url in urls:
          self.urls.put(url)

  # 爬取页面并处理结果
  def crawl(self):
      while not self.urls.empty():
          url = self.urls.get()
          try:
              response = requests.get(url, headers=self.headers)
              # 这里可以对response进行解析，获取需要的信息
              # 这里以抓取页面title作为例子
              title = response.text.split('<title>')[1].split('</title>')[0]
              self.results.append(title)
          except Exception as e:
              print(e)
          finally:
              self.urls.task_done()

  # 启动多线程爬虫
  def run(self, thread_num=10):
      self.get_urls()
      for i in range(thread_num):
          t = threading.Thread(target=self.crawl)
          t.start()
      self.urls.join()

      # 将结果写入文件或者数据库
      with self.lock:
          with open('result.txt', 'a') as f:
              for result in self.results:
                  f.write(result + '\\n')

关于Python3多线程处理爬虫的实战的文章就介绍至此，更多相关Python3多线程爬虫内容请搜索编程宝库以前的文章，希望以后支持编程宝库！

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