python多线程爬虫实例

Python多线程爬虫是一个常见的应用场景，可以有效地提高爬取数据的效率。下面给您介绍一个简单的Python多线程爬虫实例：

import requests
from threading import Thread

def get_content(url):
    r = requests.get(url)
    print(r.content)

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

for url in urls:
    t = Thread(target=get_content, args=(url,))
    t.start()

以上代码中，我们定义了一个 `get_content` 函数，用来向指定的url发送请求并打印响应内容。然后定义了一个url列表，遍历这个列表，将每个url作为参数传递给 `get_content` 函数，然后使用多线程的方式启动该函数。

这里使用 `Thread` 类创建线程，并使用 `start` 方法启动线程，其中 `target` 参数指定要执行的函数，`args` 参数是该函数的参数。这样，我们就可以同时向多个网站发送请求并获取响应内容。

相关问题

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。

python多线程爬虫多个url实例解析

可以使用Python的多线程模块`threading`来实现多线程爬虫。以下是一个示例代码，可以同时爬取多个URL，并将每个URL的实例解析结果保存到一个列表中：

import requests
import threading
from bs4 import BeautifulSoup

urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', 'http://example.com/page3']

def get_data(url, results):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 解析实例，将结果存入结果列表
    results.append(soup.find_all('div', {'class': 'example'}))

def main():
    results = []
    threads = []
    # 创建线程
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=get_data, args=(url, results))
        threads.append(t)
        t.start()
    # 等待所有线程完成
    for t in threads:
        t.join()
    # 输出结果
    print(results)

if __name__ == '__main__':
    main()

在该示例中，我们首先定义了一个URL列表，然后定义了一个`get_data`函数，该函数以URL和结果列表作为参数。在函数中，我们使用`requests`库获取URL的HTML内容，并使用`BeautifulSoup`库解析实例。最后，将解析结果存入结果列表中。

在主函数中，我们创建多个线程，并将它们添加到线程列表中。然后，我们启动所有线程，并使用`join`方法等待它们完成。最后，我们输出结果列表。

注意，多线程爬虫可能会被目标网站视为恶意行为，因此在使用之前请确保已经了解目标网站的使用政策。