编写多线程爬虫(线程数量4个)爬取豆瓣网站人文标签下所有书籍(至少爬取前10页)的信息(包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面、URL)，并按照豆瓣评分降序保存(以标签名称命名)并把爬取的内容保存在一个csv文件中。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要用到多线程和网络爬虫的相关知识。我尝试给出一些大概的思路和代码实现，供您参考：

1. 分析网站结构，找到人文标签下的书籍列表页面和每本书籍的详情页面。可以使用requests和BeautifulSoup库进行网页的请求和解析。

2. 编写一个函数，用于爬取单个书籍的信息，包括书名、作者、出版社、出版日期、页数、价格、ISBN号、豆瓣评分、评价人数、书籍封面、URL。可以使用正则表达式或BeautifulSoup库进行信息的提取。

3. 编写一个函数，用于爬取一个页面中所有书籍的信息。可以使用多线程的方式，每个线程负责爬取一页中的一部分书籍信息。

4. 编写一个函数，用于爬取所有页面中的所有书籍信息。可以使用多线程的方式，每个线程负责爬取一部分页面中的书籍信息。

5. 将所有书籍信息按照豆瓣评分降序排序，并按照标签名称保存到不同的csv文件中。可以使用pandas库进行排序和保存操作。

下面是一个大概的代码示例，具体实现可以根据需要进行修改和完善：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
import threading

def get_book_info(url):
    # 爬取单个书籍的信息
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    title = soup.find('h1').text.strip()
    author = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='作者').next_sibling.strip()
    publisher = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='出版社').next_sibling.strip()
    pub_date = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='出版年').next_sibling.strip()
    pages = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='页数').next_sibling.strip()
    price = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='定价').next_sibling.strip()
    isbn = soup.find('span', attrs={'class': 'pl', 'style': None}, text='ISBN').next_sibling.strip()
    rating = soup.find('strong', attrs={'class': 'rating_num'}).text.strip()
    rating_count = soup.find('span', attrs={'property': 'v:votes'}).text.strip()
    cover_url = soup.find('img', attrs={'rel': 'v:photo'})['src']
    return [title, author, publisher, pub_date, pages, price, isbn, rating, rating_count, cover_url, url]

def get_page_info(tag, page):
    # 爬取一个页面中所有书籍的信息
    url = 'https://book.douban.com/tag/{}/?start={}'.format(tag, page * 20)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    book_links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', attrs={'class': 'title'})]
    book_info = [get_book_info(link) for link in book_links]
    return book_info

def get_tag_info(tag):
    # 爬取所有页面中的所有书籍信息
    pages = 10
    threads = []
    book_info = []
    for i in range(4):
        t = threading.Thread(target=lambda: book_info.extend(get_page_info(tag, i)))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
    book_info.sort(key=lambda x: float(x[7]), reverse=True)
    df = pd.DataFrame(book_info, columns=['书名', '作者', '出版社', '出版日期', '页数', '价格', 'ISBN号', '豆瓣评分', '评价人数', '书籍封面', 'URL'])
    df.to_csv('{}.csv'.format(tag), index=False)

if __name__ == '__main__':
    tag = '人文'
    get_tag_info(tag)

需要注意的是，豆瓣网站有反爬虫机制，可能会封禁IP或验证码验证。为了避免这种情况，可以设置爬虫的访问间隔时间、使用代理IP等方式来规避风险。