怎么做展示网站,四合一小说网站搭建教程,百度论坛首页,网站开发项目经验总结教训之前文中有人提到#xff1a;想要一个简单易用、能快速实现多线程爬虫的方案#xff0c;而且目标是小网站#xff0c;基本可以确定对反爬虫措施要求不高#xff0c;这些就比较简单了。
以往我肯定要考虑常见的编程语言中哪些适合爬虫。Python、JavaScript#xff08;Node…之前文中有人提到想要一个简单易用、能快速实现多线程爬虫的方案而且目标是小网站基本可以确定对反爬虫措施要求不高这些就比较简单了。
以往我肯定要考虑常见的编程语言中哪些适合爬虫。Python、JavaScriptNode.js、Go、Java这些应该都是候选。因为需要省事所以可能更倾向于语法简单、库丰富的语言。
Python的话有requests和Scrapy框架还有aiohttp做异步。多线程的话Python的threading模块可能因为GIL限制效率但如果是IO密集型任务比如网络请求多线程还是有效的。不过异步可能更好比如asyncio但用户明确说多线程可能需要用concurrent.futures的ThreadPoolExecutor。Python的优点是库多代码简洁适合小项目省时间。
针对多线程爬取小网站的需求推荐以下语言和方案按优先级排序
1. Python首选 优势 生态完善requests/aiohttp BeautifulSoup/parsel 组合开箱即用。快速开发代码简洁20 行内即可实现多线程爬虫。线程池简化concurrent.futures.ThreadPoolExecutor 两行代码实现线程池。Scrapy 框架内置异步引擎无需手动管理线程适合规则化爬取。 代码示例极简线程池 import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutordef fetch(url):return requests.get(url).texturls [http://example.com/page1, ...]
with ThreadPoolExecutor(max_workers10) as executor:results list(executor.map(fetch, urls))2. Go高性能场景 优势 原生并发goroutine channel 轻松管理百万级并发。编译高效二进制部署资源占用低。标准库强大net/http goquery 满足基础需求。 适合场景需要高频请求或未来扩展至大规模爬虫。 代码片段 package main
import (net/http; sync)
func fetch(url string, wg *sync.WaitGroup) {defer wg.Done()http.Get(url) // 实际需处理响应
}
func main() {var wg sync.WaitGroupurls : []string{http://example.com/1, ...}for _, u : range urls {wg.Add(1)go fetch(u, wg)}wg.Wait()
}3. Node.js适合异步I/O
优势 事件循环非阻塞IO天然适合高并发请求。语法灵活axios cheerio 类似前端开发体验。 注意点回调需用 Promise.all 或 worker_threads 实现真并行。
避坑建议
频率控制即使小网站也需添加延迟如 time.sleep(1)避免触发封禁。错误处理务必捕获异常网络爬虫需处理超时、重试逻辑。合规性检查 robots.txt避免敏感数据抓取。
总结
追求 极速开发 → 选Python脚本级开发速度。需要 高性能/资源控制 → 选Go协程开销极低。前端背景想复用JS技能 → Node.js但注意线程模型差异。
现在我以 Python 为例手把手教你写一个多线程爬虫10分钟即可跑通适合新手快速上手。
目标多线程爬取豆瓣电影Top250的标题和评分 网址https://movie.douban.com/top250 第一步安装依赖
pip install requests parsel concurrent-log-handler # 核心库请求 解析 线程池第二步完整代码
import requests
from parsel import Selector
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time# 伪装浏览器 全局Headers
HEADERS {User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36
}def scrape_page(url):爬取单个页面try:response requests.get(url, headersHEADERS, timeout5)response.raise_for_status() # 自动识别HTTP错误如404return response.textexcept Exception as e:print(f请求失败: {url} | 错误: {e})return Nonedef parse_data(html):解析页面数据selector Selector(html)movies []for item in selector.css(.item):title item.css(.title::text).get()rating item.css(.rating_num::text).get()movies.append({title: title, rating: rating})return moviesdef worker(page):线程任务函数处理单页url fhttps://movie.douban.com/top250?start{(page-1)*25}html scrape_page(url)if html:movies parse_data(html)print(f第{page}页爬取完成共{len(movies)}部电影)return moviesreturn []def main():# 创建线程池限制为5线程避免封IPwith ThreadPoolExecutor(max_workers5) as executor:# 提交25页任务豆瓣Top250共10页这里测试用3页futures [executor.submit(worker, page) for page in range(1, 4)]# 等待所有任务完成并合并结果all_movies []for future in futures:all_movies.extend(future.result())time.sleep(1) # 每页间隔1秒降低被封风险# 打印结果print(\n 爬取结果 )for movie in all_movies:print(f《{movie[title]}》 评分{movie[rating]})if __name__ __main__:main()第三步逐行解释
伪装浏览器通过HEADERS模拟Chrome浏览器绕过基础反爬。线程池控制ThreadPoolExecutor自动管理线程max_workers5限制并发数。任务分发通过executor.submit提交页码1~3页到线程池。间隔防封每处理完一页后强制等待1秒time.sleep(1)。异常处理scrape_page中捕获超时、HTTP错误等避免程序崩溃。 运行效果
第1页爬取完成共25部电影
第2页爬取完成共25部电影
第3页爬取完成共25部电影 爬取结果
《肖申克的救赎》 评分9.7
《霸王别姬》 评分9.6
《阿甘正传》 评分9.5
...
共75条数据升级方向根据需求扩展
代理IP在requests.get中添加proxies参数应对封IP。异步加速改用aiohttp asyncio实现更高并发。存储数据添加with open(movies.json, w)保存结果。动态页面若遇到JavaScript渲染换用selenium或playwright。 为什么选Python
代码量少25行核心逻辑完成多线程爬虫。调试方便直接打印中间结果无需编译。生态丰富遇到验证码、登录等复杂场景有现成库如pytesseract。
最后适合不适合就得结合自己的项目尝试跑起来看看吧遇到问题随时调整线程数和间隔时间即可~
