Python爬虫如何实现高效的多线程数据抓取?
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本文共计3163个文字,预计阅读时间需要13分钟。
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、获取每一章节链接
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,所以爬虫在爬取一个页面的时候,多出来的网速和从发起请求到得到源代码中间的时间都被浪费了。如果可以让爬虫同时访问10个页面,就相当于爬取速度提高了10倍。为了达到这个目的,就需要使用多线程技术了。
微观上的单线程,在宏观上就像同时在做几件事。
本文共计3163个文字,预计阅读时间需要13分钟。
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
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2、获取每一章节链接
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,所以爬虫在爬取一个页面的时候,多出来的网速和从发起请求到得到源代码中间的时间都被浪费了。如果可以让爬虫同时访问10个页面,就相当于爬取速度提高了10倍。为了达到这个目的,就需要使用多线程技术了。
微观上的单线程,在宏观上就像同时在做几件事。

