【电子书】[科学技术] 《不知道的世界升级版套装》[10本][EPUB]

毕业生必看Python爬虫上手技巧

1、掌握一些常用的反爬虫技巧 使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等处理方式即可以解决大部分网站的反爬虫策略。

2、网址(URL) ：统一资源定位符， 是用于完整地描述Interet上网页和其他资源的地址的一种标识方法，也是爬虫的入口。

3、打开网页，下载文件：urllib 解析网页：BeautifulSoup，熟悉JQuery的可以用Pyquery 使用Requests来提交各种类型的请求，支持重定向，cookies等。

4、选择合适的爬虫工具 在进行爬虫之前，我们需要选择合适的爬虫工具。常用的爬虫工具有Python、Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等。Python是一种非常流行的编程语言，也是很多爬虫工具的基础。

为什么有人说Python的多线程是鸡肋?

线程的问题主要是线程的安全性和稳定性。线程不能被迫中止，而线程与主进程共享内存，这可能影响主进程的内存管理。python中的线程问题可能导致主进程的崩溃。尽管python中的线程是操作系统的真正线程。如何解决这个问题 通过过程。

Lock，全局解释器锁），因此在解释执行python代码时，会产生互斥锁来限制线程对共享资源的访问，直到解释器遇到I/O操作或者操作次数达到一定 数目时才会释放GIL。

真线程或进程太多都会导致cpu占用率居高不下，而定时器可以开n多。很多东西不是一种比另外一种先进，而是一种互补的关系，计算机的计算单位切换有优点必有缺点，关键在找到合适的使用方式扬长避短。

差不多是这样子。多线程目前仅用于网络多线程采集， 以及性能测试。其它的语言也有类似的情况，线程本身的特点导致线程的适用范围是受限的。

优化Python爬虫速度的方法有哪些

1、使用开源的爬虫库scrapy，原生支持多线程，还可以设定抓取速率，并发线程数等等参数；除此之外，scrapy对爬虫提取HTML内容也有良好的支持。

2、多进程的话可以高效利用CPU。但是其实多数情况是在网络，所以说更好的解决办法是用多个机房的多台机器同时跑多进程的爬虫，这样减少网络阻塞。实现的话，用scrapy+rq-queue然后用redis来作队列就好。

3、将网页page source 保存到数据库（mongodb）中，每次取得新的page source 和数据库中的page source 的hash 值是不是想等，如果不等表示有更新。这个判断有了，爬虫爬取时间策略就好办了。

4、打包技术。可以将python文件打包成可执行的exe文件，让其在后台执行即可。其他。比如，使用网速好的网络等等。 反爬虫的措施 限制请求头，即request header。

5、在Python中，可以使用多线程或多进程的方式来爬取大量数据。通过多线程或多进程可以同时进行多个爬取任务，提高数据爬取的效率。

6、数据的结构化和清洗：爬取到的数据可能是杂乱无章的，需要进行结构化和清洗，使其符合我们的需求。可以使用Python的数据处理库，如Pandas、BeautifulSoup等来进行数据处理。

python多线程爬虫性能的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python多线程爬虫千万条数据、python多线程爬虫性能的信息别忘了在本站进行查找喔。