首先我们来讲解一下“Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫”的攻略。

Python 爬虫学习笔记之多线程爬虫

什么是多线程爬虫

多线程爬虫指同时使用多个线程对目标网站进行爬取数据的方法。相较于单线程爬虫，多线程爬虫能够更快速地完成数据的抓取，提高爬行效率。

如何实现多线程爬虫

实现多线程爬虫的方法有很多，这里我们介绍使用Python的多线程库threading来实现。

具体步骤如下：

1. 导入threading模块
2. 创建线程
3. 启动线程
4. 等待线程完成

下面，我们通过两个示例来进一步说明。

示例1

这个示例我们将对一个页面进行多次请求，每次请求我们都使用一个线程。最终我们将打印出每一次请求的结果。

import threading
import requests

def get_url(url):
    res = requests.get(url)
    print(res.content)

for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=get_url, args=('https://www.baidu.com',))
    t.start()

在这个示例中，我们首先定义一个get_url的函数，用于对给定的URL进行请求，并打印出响应内容。

然后，我们循环5次，在每次循环中都创建了一个新线程，每个线程都执行get_url函数，并传入需要请求的URL。

最后，我们启动线程并等待线程完成。

示例2

这个示例我们将对多个页面同时进行请求，每个线程负责请求其中的一个页面。最终我们将打印出每个线程请求的页面内容。

import threading
import requests

urls = [
    'https://www.baidu.com',
    'https://www.google.com',
    'https://www.bing.com',
]

def get_url(url):
    res = requests.get(url)
    print(threading.currentThread().name, res.content)

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

在这个示例中，我们定义了一个URL列表，其中包含了多个需要请求的页面。

我们循环遍历这个URL列表，对于每一个URL，我们创建了一个新线程，并将需要请求的URL作为该线程的参数传入。

然后，我们启动线程并等待线程完成。同时，在get_url函数中，我们使用threading.currentThread().name来打印当前线程的名称。

这样，当多个线程同时进行请求时，我们就能够清晰地看到每个线程所请求的具体页面。

总体来说，实现多线程爬虫的方法比较简单，但是需要注意线程的数量不能过多，否则容易造成系统资源的浪费。所以在实际应用中，需要根据具体情况适当调整线程的数量。