怎么使用Python3多線程處理爬蟲

本文小編為大家詳細介紹“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

多線程

到底什么是多線程？說起多線程我們首先從單線程來說。例如，我在這里看書，等這件事情干完，我就再去聽音樂。對于這兩件事情來說都是屬于單線程，是一個完成了再接著完成下一個。但是我一般看書一邊聽歌，同時進行，這個就屬于多線程了。

在爬蟲過程中，如果只使用單線程進行爬取，效率會比較低下，因此多線程的爬蟲處理方式更為常用。Python3提供了threading模塊來支持多線程編程，以下是使用Python3多線程處理爬蟲的一般步驟：

導入依賴模塊

import threading
import requests
from queue import Queue

構建爬蟲類

class Spider:
    def __init__(self):
        self.urls = Queue()  # 待爬取的鏈接隊列
        self.results = []  # 存儲爬取結果的列表
        self.lock = threading.Lock()  # 線程鎖
        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'}
 
    # 獲取鏈接列表
    def get_urls(self):
        # 這里可以從文件、數據庫、網頁等方式獲取待爬取的鏈接
        # 這里以一個示例鏈接列表作為例子
        urls = ['<https://www.example.com/page1>', '<https://www.example.com/page2>', '<https://www.example.com/page3>']
        for url in urls:
            self.urls.put(url)
 
    # 爬取頁面并處理結果
    def crawl(self):
        while not self.urls.empty():
            url = self.urls.get()
            try:
                response = requests.get(url, headers=self.headers)
                # 這里可以對response進行解析，獲取需要的信息
                # 這里以抓取頁面title作為例子
                title = response.text.split('<title>')[1].split('</title>')[0]
                self.results.append(title)
            except Exception as e:
                print(e)
            finally:
                self.urls.task_done()
 
    # 啟動多線程爬蟲
    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()
 
        # 將結果寫入文件或者數據庫
        with self.lock:
            with open('result.txt', 'a') as f:
                for result in self.results:
                    f.write(result + '\\n')

讀到這里，這篇“怎么使用Python3多線程處理爬蟲”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。