多进程多线程协调爬虫实例。

你可以使用多进程和多线程来协调爬虫任务。下面是一个简单的示例，展示了如何使用Python的multiprocessing和threading模块来实现：

import requests
import multiprocessing
import threading

def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    # 处理爬取的数据
    print(response.text)

def multi_threading_crawler(urls):
    # 创建线程池
    thread_pool = []
    for url in urls:
        thread = threading.Thread(target=crawl, args=(url,))
        thread.start()
        thread_pool.append(thread)

    # 等待所有线程完成
    for thread in thread_pool:
        thread.join()

def multi_process_crawler(urls):
    # 创建进程池
    process_pool = []
    for url in urls:
        process = multiprocessing.Process(target=multi_threading_crawler, args=([url],))
        process.start()
        process_pool.append(process)

    # 等待所有进程完成
    for process in process_pool:
        process.join()

if __name__ == '__main__':
    urls = ['http://example.com', 'http://example.org', 'http://example.net']
    multi_process_crawler(urls)

在这个例子中，我们首先定义了一个`crawl`函数，它接受一个URL作为参数，并使用`requests`库来发起HTTP请求并处理响应数据。

然后，我们定义了`multi_threading_crawler`函数，它接受一个URL列表作为参数，并创建一个线程池，每个线程使用`crawl`函数来爬取一个URL。

最后，我们定义了`multi_process_crawler`函数，它接受一个URL列表作为参数，并创建一个进程池，每个进程使用`multi_threading_crawler`函数来启动一个爬虫线程池。

在主程序中，我们定义了一个URL列表，并调用`multi_process_crawler`函数来启动爬虫进程池。

这样，每个URL将被不同的进程处理，并且每个进程内部会创建一个线程池来并发爬取URL。这种方式可以充分利用计算机的多核和多线程资源，提高爬虫的效率。