本文小编为大家详细介绍“怎么使用Python3多线程处理爬虫”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“怎么使用Python3多线程处理爬虫”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
多线程
到底什么是多线程？说起多线程我们首先从单线程来说。例如，我在这里看书，等这件事情干完，我就再去听音乐。对于这两件事情来说都是属于单线程，是一个完成了再接着完成下一个。但是我一般看书一边听歌，同时进行，这个就属于多线程了。
在爬虫过程中，如果只使用单线程进行爬取，效率会比较低下，因此多线程的爬虫处理方式更为常用。Python3提供了threading模块来支持多线程编程，以下是使用Python3多线程处理爬虫的一般步骤：
导入依赖模块
import threading import requests from queue import Queue
构建爬虫类
class Spider:
def __init__(self):
self.urls = Queue() # 待爬取的链接队列
self.results = [] # 存储爬取结果的列表
self.lock = threading.Lock() # 线程锁
self.headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
# 获取链接列表
def get_urls(self):
# 这里可以从文件、数据库、网页等方式获取待爬取的链接
# 这里以一个示例链接列表作为例子
urls = ['<https://www.example.com/page1>', '<https://www.example.com/page2>', '<https://www.example.com/page3>']
for url in urls:
self.urls.put(url)
# 爬取页面并处理结果
def crawl(self):
while not self.urls.empty():
url = self.urls.get()
try:
response = requests.get(url, headers=self.headers)
# 这里可以对response进行解析，获取需要的信息
# 这里以抓取页面title作为例子
title = response.text.split('<title>')[1].split('</title>')[0]
self.results.append(title)
except Exception as e:
print(e)
finally:
self.urls.task_done()
# 启动多线程爬虫
def run(self, thread_num=10):
self.get_urls()
for i in range(thread_num):
t = threading.Thread(target=self.crawl)
t.start()
self.urls.join()
# 将结果写入文件或者数据库
with self.lock:
with open('result.txt', 'a') as f:
for result in self.results:
f.write(result + '
')