1、用流程图说明爬虫爬取多个页面的具体过程，并用Python实现

首先，让我们用流程图来描述爬虫爬取多个页面的基本过程：

graph TD;
A[初始化] --> B[创建任务队列(种子URL)];
B --> C[获取种子URL];
C --> D[发送HTTP请求];
D --> E[解析响应内容];
E --> F[提取数据];
F --> G[数据处理];
G --> H[存储数据];
H --> I[检查新链接];
I --> J[将新链接加入队列];
J --> K[重复步骤D至I];
K --> L[结束条件(无新链接或达到最大深度)];
L --> M[结束];

接下来是一个简单的Python爬虫示例，使用了`requests`库获取网页内容，`BeautifulSoup`解析HTML，以及基本的线程处理：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading

# 定义函数用于单个页面的爬取
def crawl_page(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取你需要的数据，这里假设是所有的a标签
    links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    
    return links

# 主函数，管理爬取任务
def multi_crawler(seed_urls, max_depth=10):
    visited_links = set()
    tasks = [(url, 0) for url in seed_urls]

    while tasks:
        url, depth = tasks.pop(0)
        
        if depth > max_depth or url in visited_links:
            continue
        
        visited_links.add(url)
        new_links = crawl_page(url)

        for link in new_links:
            tasks.append((link, depth + 1))

    print("所有页面爬取完成")

# 示例使用
seed_urls = ["http://example.com"]
multi_crawler(seed_urls)

在这个例子中，我们首先创建一个包含种子URL的任务队列，然后逐个处理，对于每个页面，获取其内容并查找新的链接，将它们加入队列进行下一轮爬取。直到达到最大深度或者没有新的链接为止。