python爬虫之多线程，多线程爬取

python爬虫多线程假死怎么解决

有可能你频繁的爬取同一个网站的数据，这个网站把你的ip暂时或者永久的加入了黑名单，一段时间内或者永久限制你的访问。网站可能有最大访问频率的限制，根据这个时间来设置时延可以解决这个问题。或者可能由于网络不稳定等原因。

如果多任务处理中需要处理的太多了，可以考虑多进程，每个进程再采用多线程。如果还处理不要，就要使用轮询模式，比如使用poll event， twisted等方式。如果是GUI方式，则要通过事件机制，或者是消息机制处理，GUI使用单线程。

通常情况，我们利用 Ctrl+C 让程序触发 KeyboardInterrupt 异常，中止程序运行。线程池方案下， Ctrl-C 失效，当线程池里的线程任务跑完后，才会触发 KeyboardInterrupt 。

解决办法就是做个线程去完成【读某个文件】，然后这个事完了之后、前再建一个同样的线程让它三秒后执行。

在使用Python爬虫时，如果遇到网络不稳定的情况，可以尝试以下方法解决： 设置超时时间：在爬取网页的代码中，可以设置一个合理的超时时间，当请求时间超过设定的时间时，就会抛出异常，可以通过捕获异常进行处理。

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1、Python版本： 4 相关模块：requests模块；re模块；csv模块；以及一些Python自带的模块。安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

2、https：//pan.baidu.com/s/1Gpvc-9yQ6WjZfE_gTBqW6w 提取码：1234 《Python网络爬虫实战（第2版）》是2018年10月清华大学出版社出版的图书，作者是胡松涛。

3、https：//pan.baidu.com/s/16l3X2b6j_L_OztZta0WbFQ 提取码：1234 本书从Python 4的安装开始，详细讲解了Python从简单程序延伸到Python网络爬虫的全过程。

python多线程爬虫爬取顶点小说内容(BeautifulSoup+urllib)

以下是使用Python编写爬虫获取网页数据的一般步骤： 安装Python和所需的第三方库。可以使用pip命令来安装第三方库，如pip install beautifulsoup4。 导入所需的库。例如，使用import语句导入BeautifulSoup库。

这是一个练习作品。用python脚本爬取笔趣阁上面的免费小说。环境：python3 类库：BeautifulSoup 数据源： http：// 原理就是伪装正常http请求，正常访问网页。然后通过bs4重新解析html结构来提取有效数据。

from bs4 import BeautifulSoup import random 先构建第一个函数，用于打开网页链接并获取内容。使用的是requests 包的request.get ，获取内容之后用‘utf-8’ 进行转码。

Python爬虫网络库Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllibhttplibRoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。

安装Python和相关库 要使用Python进行网页数据抓取，首先需要安装Python解释器。可以从Python官方网站下载并安装最新的Python版本。安装完成后，还需要安装一些相关的Python库，如requests、beautifulsoup、selenium等。

python多线程能提高效率吗

1、多线程在适当的情况下可以提高Python程序的执行效率，但在特定场景下需要注意并发性、资源竞争和线程安全等问题。

2、所以这种情况下多线程是鸡肋，效率可能还不如单线程因为有context switch但是：如果你的代码是IO密集型，多线程可以明显提高效率。

3、Python效率到底高不高？到底是不是鸡肋？Python由于有全锁局的存在(同一时间只能有一个线程执行)，并不能利用多核优势。

4、进程之间不能共享内存，但线程之间共享内存非常容易。操作系统在创建进程时，需要为该进程重新分配系统资源，但创建线程的代价则小得多。因此，使用多线程来实现多任务并发执行比使用多进程的效率高。

5、多线程是指在同一个程序中同时运行多个线程，每个线程执行不同的任务。相比单线程程序，多线程程序可以大大提高程序的效率和响应速度。

6、多线程技术允许我们将耗时的任务放到后台处理，从而优化整体性能。这不仅提高了应用程序的响应速度，还使得用户可以同时处理多个任务，提高了工作效率。

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