python爬虫：python中使用多进程、多线程和协程对比和采集实践
更多内容请见： 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录
文章目录
- 1. 多进程爬虫
- 1.1 python多进程样例
- 1.2 实现多进程爬虫
- 2. 多线程爬虫
- 2.1 python多线程样例
- 2.2 实现多线程爬虫
- 3. 协程爬虫
- 3.1 python协程样例
- 3.2 实现协程爬虫
在网络爬虫中，为了提高抓取效率，常常需要使用多进程、多线程或协程等技术来并发地发送请求和处理响应。以下是使用Python实现多进程、多线程和协程的爬虫样例。
在爬虫开发中，这三种并发方式各有其适用场景：
- 多进程：适用于CPU密集型任务，每个进程有独立的内存空间，适合处理计算量大的任务。适合需要绕过GIL、利用多核CPU的场景，如大规模数据处理。
- 多线程：适用于I/O密集型任务，多个线程共享同一进程的内存空间，适合处理网络请求等I/O操作。如同时爬取多个网页。
- 协程：适用于高并发I/O密集型任务，通过异步编程模型提高效率，适合处理大量网络请求。如高并发的网络请求。
1. 多进程爬虫
多进程是指在操作系统中同时运行多个独立的进程。每个进程都有自己的内存空间和系统资源。
优点：
- 可以充分利
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