多线程爬虫语言选择与实现

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、JavaScript（Node.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_workers=10) 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, headers=HEADERS, timeout=5)response.raise_for_status()  # 自动识别HTTP错误（如404）return 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 = f"https://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IP）with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) 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

1. 伪装浏览器：通过HEADERS模拟Chrome浏览器，绕过基础反爬。
2. 线程池控制：ThreadPoolExecutor自动管理线程，max_workers=5限制并发数。
3. 任务分发：通过executor.submit提交页码（1~3页）到线程池。
4. 间隔防封：每处理完一页后强制等待1秒（time.sleep(1)）。
5. 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~