在 Python 中，多線程爬蟲越跑越慢的問題可能是由于以下原因導致的：
GIL（全局解釋器鎖）：Python 中的 GIL 會限制同一時間只有一個線程執行 Python 代碼，這會導致多線程在 CPU 密集型任務中無法發揮真正的并發性能。可以嘗試使用多進程來替代多線程，因為每個進程都有自己獨立的解釋器和 GIL。
IO 操作阻塞：如果爬蟲程序主要是進行 IO 操作（如網絡請求），則可能會受到網絡延遲的影響，導致線程在等待 IO 完成時被阻塞，從而導致整體速度變慢。可以嘗試使用異步編程框架（如 asyncio、aiohttp）來提高 IO 操作的并發性能。
頻繁的線程切換：線程切換會帶來一定的開銷，如果線程切換過于頻繁，可能會導致整體性能下降。可以嘗試減少線程數量或者使用線程池來復用線程，減少線程切換的開銷。
網站限制：有些網站可能會針對爬蟲程序進行限制，如設置訪問頻率限制、IP 封禁等。如果遇到這種情況，可以嘗試減慢爬取速度、設置隨機的請求間隔、使用代理 IP 等方式來規避限制。
內存消耗：爬蟲程序可能會消耗大量的內存，特別是在爬取大量數據或者使用了大量的并發線程時。可以嘗試優化內存使用，如及時釋放不再需要的對象、使用生成器等。
綜合考慮以上因素，可以根據具體情況采取相應的優化措施來解決多線程爬蟲越跑越慢的問題。
