python举一个多线程爬虫的示例

可以使用Python的threading模块来实现多线程爬虫。以下是一个简单的示例：

import threading
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

urls = ['https://www.baidu.com', 'https://www.google.com', 'https://www.github.com']

threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

这个示例中，我们定义了一个fetch_url函数，用于获取指定URL的内容。然后，我们创建了一个包含多个URL的列表，并使用threading模块创建了多个线程，每个线程都调用fetch_url函数来获取指定URL的内容。最后，我们使用join方法等待所有线程执行完毕。

相关问题

python写一个多线程爬虫

可以使用Python的多线程库threading来实现多线程爬虫。以下是一个简单的示例代码：

import threading
import requests

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    print(response.text)

urls = ['https://www.google.com', 'https://www.baidu.com', 'https://www.yahoo.com']

threads = []
for url in urls:
    t = threading.Thread(target=fetch_url, args=(url,))
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

这个代码会创建三个线程，每个线程都会去请求一个URL并打印出响应内容。最后，主线程会等待所有子线程执行完毕后再退出。

python多线程爬虫大作业-Python多线程爬虫简单示例

好的，以下是一个简单的多线程爬虫示例：

import requests
import threading
from queue import Queue

# 定义一个类，继承 threading.Thread 类
class CrawlerThread(threading.Thread):
    def __init__(self, url_queue):
        super().__init__()
        self.url_queue = url_queue

    def run(self):
        while not self.url_queue.empty():
            url = self.url_queue.get()
            response = requests.get(url)
            # 处理响应结果的逻辑
            print(response.text)

# 创建一个队列，用于存储待爬取的 url
url_queue = Queue()

# 往队列中添加待爬取的 url
url_queue.put('https://www.baidu.com')
url_queue.put('https://www.google.com')
url_queue.put('https://www.github.com')

# 创建多个线程，每个线程从队列中取出 url 并进行爬取
thread_list = []
for i in range(3):
    t = CrawlerThread(url_queue)
    t.start()
    thread_list.append(t)

# 等待所有线程执行完毕
for t in thread_list:
    t.join()

这个示例中，我们定义了一个 `CrawlerThread` 类，继承自 `threading.Thread` 类，并在 `run` 方法中实现爬取网页的逻辑。在主线程中，我们创建了一个队列，往队列中添加了待爬取的 url，并创建了多个实例化的 `CrawlerThread` 线程，每个线程从队列中取出一个 url 进行爬取。最后，我们等待所有线程执行完毕。